کتاب راهنمای کاربردی تبدیل و اجرای بهینه مدل Qwen2-VL برای پردازش سریع در محیط‌های بومی و CPU 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 راهنمای کاربردی تبدیل و اجرای بهینه مدل Qwen2-VL برای پردازش سریع در محیط‌های بومی و CPU

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های پیشرفته بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری مدل‌های بینایی ماشین
  • 2. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های مدل Qwen2-VL
  • 3. بررسی نیازمندی‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای مدل
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 5. مفهوم استنتاج و اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های بومی
  • 6. آشنایی با چارچوب OpenVINO و نقش آن در افزایش سرعت پردازش
  • 7. بررسی فرمت Intermediate Representation یا IR در OpenVINO
  • 8. مراحل آماده‌سازی مدل Qwen2-VL برای تبدیل
  • 9. کار با ابزار Model Optimizer در اکوسیستم OpenVINO
  • 10. بررسی فرآیند تبدیل وزن‌های مدل به فرمت OpenVINO
  • 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پارامترهای مدل در حین تبدیل
  • 12. تکنیک‌های کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
  • 13. بررسی تأثیر کوانتایزاسیون بر دقت خروجی مدل
  • 14. اعتبارسنجی مدل تبدیل‌شده و مقایسه با مدل اصلی
  • 15. استفاده از OpenVINO Runtime برای بارگذاری مدل روی CPU
  • 16. مدیریت منابع پردازنده و تخصیص بهینه Threadها
  • 17. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پیش‌پردازش تصاویر برای ورودی مدل
  • 18. پردازش و تفسیر خروجی‌های مدل بینایی ماشین
  • 19. بهینه‌سازی عملیات استنتاج برای کاربردهای بلادرنگ
  • 20. بررسی خطاهای رایج در فرآیند تبدیل و روش‌های رفع اشکال
  • 21. تست و ارزیابی عملکرد مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 22. تکنیک‌های بهبود زمان پاسخ‌دهی در پردازش‌های سنگین
  • 23. مستندسازی و استقرار مدل در سامانه‌های بومی
  • 24. نکات امنیتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی زیرساخت داخلی
  • 25. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های بهینه‌شده در طول زمان
  • 26. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در سیستم‌های CPU-based
  • 27. استفاده از قابلیت‌های شتاب‌دهنده سخت‌افزاری در پردازش‌های بومی
  • 28. اصول طراحی رابط کاربری برای نمایش خروجی‌های بینایی ماشین
  • 29. بهره‌گیری از پردازش موازی برای افزایش بازدهی مدل
  • 30. بررسی محدودیت‌های عملیاتی و راهکارهای ارتقای پایداری سیستم
تگ‌ها: OpenVINO IR استنتاج روی CPU اوپن‌واینو بهینه‌سازی مدل بینایی ماشین پردازش تصویر با هوش مصنوعی پردازش هوش مصنوعی مدل Qwen2-VL هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.