کتاب راهکارهای عملیاتی برای افزایش سرعت استنتاج در سرویس‌های هوش مصنوعی (Deep Learning Inference Optimization) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی برای افزایش سرعت استنتاج در سرویس‌های هوش مصنوعی (Deep Learning Inference Optimization)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری عمیق و بهینه‌سازی زیرساخت‌های نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی استنتاج در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 2. چالش‌های تأخیر و گلوگاه‌های عملکرد در سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 3. تحلیل چرخه عمر یک درخواست در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 4. معماری سخت‌افزاری و تأثیر آن بر سرعت استنتاج
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده محاسباتی
  • 6. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی مدل‌های عصبی
  • 7. روش‌های کمی‌سازی وزن‌های مدل
  • 8. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش حجم حافظه
  • 9. استفاده از فرمت‌های بهینه برای بارگذاری مدل‌ها
  • 10. بررسی نقش حافظه کش در افزایش سرعت پردازش
  • 11. پیاده‌سازی استنتاج موازی روی پردازنده‌های گرافیکی
  • 12. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدل‌های بزرگ
  • 13. تکنیک‌های کاهش محاسبات اضافی در لایه‌های شبکه
  • 14. استفاده از گراف‌های محاسباتی بهینه در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 15. بررسی تأثیر دقت محاسباتی بر سرعت و کیفیت خروجی
  • 16. استراتژی‌های کشینگ برای درخواست‌های تکراری
  • 17. بهینه‌سازی لایه پیش‌پردازش داده‌های ورودی
  • 18. مدیریت صف و توزیع بار در سرویس‌های استنتاج
  • 19. تکنیک‌های دسته‌بندی درخواست‌ها برای پردازش دسته‌ای
  • 20. مبانی و الگوریتم‌های تقطیر دانش برای سبک‌سازی مدل
  • 21. استفاده از متدهای هرس کردن شبکه‌های عصبی
  • 22. بررسی ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های نرم‌افزاری
  • 23. بهینه‌سازی توابع فعال‌ساز و عملیات ریاضی پایه
  • 24. تکنیک‌های کاهش کپی داده بین حافظه اصلی و کارت گرافیک
  • 25. استفاده از کامپایلرهای مدل برای بهینه‌سازی کدهای اجرایی
  • 26. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج با تأخیر کم
  • 27. معماری مقیاس‌پذیر برای سرویس‌دهی به کاربران انبوه
  • 28. مانیتورینگ عملکرد و تحلیل شاخص‌های تأخیر
  • 29. استراتژی‌های تست بار و بنچ‌مارک‌گیری از مدل‌ها
  • 30. روش‌های کاهش زمان شروع به کار سرویس
  • 31. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های ابری بومی
  • 32. پیاده‌سازی سیستم‌های استنتاج توزیع‌شده
  • 33. تکنیک‌های بهینه‌سازی کانال‌های ارتباطی شبکه در سرویس‌دهی
  • 34. بررسی تأثیر درایورها بر کارایی استنتاج
  • 35. استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای مدیریت منابع سیستم
  • 36. اصول نگهداری و بروزرسانی مدل‌های بهینه‌سازی شده در محیط عملیاتی
  • 37. مطالعه موردی بهینه‌سازی یک مدل پردازش تصویر
  • 38. مطالعه موردی بهینه‌سازی یک مدل پردازش متن
  • 39. مستندسازی و استانداردهای توسعه در پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی
تگ‌ها: Deep Learning Inference الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهینه‌سازی مدل بهینه‌سازی نرم‌افزار پردازش سریع سرعت استنتاج مدیریت زیرساخت هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.