کتاب کاهش تأخیر استنتاج در مدل‌های مولد 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 کاهش تأخیر استنتاج در مدل‌های مولد

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. یادگیری عمیق: مفاهیم پایه
  • 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردها
  • 4. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و کاربردها
  • 5. معماری‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه
  • 6. مدل‌های مولد: انواع و کاربردها
  • 7. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 8. Autoencoders و کاربردهای کاهش ابعاد
  • 9. Variational Autoencoders (VAE)
  • 10. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 11. استنتاج در مدل‌های یادگیری عمیق: چالش‌ها
  • 12. تأخیر استنتاج: تعریف و اهمیت
  • 13. اندازه‌گیری تأخیر استنتاج
  • 14. روش‌های کاهش تأخیر استنتاج: مقدمه
  • 15. Quantization: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 16. Quantization پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 17. Quantization آگاه از آموزش (Quantization Aware Training)
  • 18. Pruning: حذف وزن‌های غیرضروری
  • 19. Pruning ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 20. Knowledge Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
  • 21. Early Exit: خروج زودهنگام از مدل
  • 22. Layer Fusion: ادغام لایه‌ها
  • 23. Operator Fusion: ادغام عملگرها
  • 24. Graph Optimization: بهینه‌سازی گراف محاسباتی
  • 25. Compilation: کامپایل مدل برای سخت‌افزار خاص
  • 26. Hardware Acceleration: استفاده از پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های دیگر
  • 27. بهینه‌سازی حافظه در استنتاج
  • 28. Batching: پردازش دسته‌ای
  • 29. Caching: ذخیره‌سازی نتایج میانی
  • 30. Parallelization: پردازش موازی
  • 31. Distributed Inference: استنتاج توزیع‌شده
  • 32. بهینه‌سازی مدل‌های ترانسفورمر برای استنتاج سریع
  • 33. بهینه‌سازی مدل‌های GAN برای استنتاج سریع
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌های Diffusion برای استنتاج سریع
  • 35. ابزارهای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: TensorFlow Lite, ONNX Runtime, TensorRT
  • 36. ارزیابی و مقایسه روش‌های بهینه‌سازی
  • 37. بررسی موردی: کاهش تأخیر استنتاج در پردازش زبان طبیعی
  • 38. بررسی موردی: کاهش تأخیر استنتاج در بینایی ماشین
  • 39. بررسی موردی: کاهش تأخیر استنتاج در تولید تصویر
  • 40. چالش‌های بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ
  • 41. تأثیر بهینه‌سازی بر دقت مدل
  • 42. معاوضه سرعت و دقت
  • 43. بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های موبایل و تعبیه‌شده
  • 44. بهینه‌سازی برای محیط‌های ابری
  • 45. روش‌های جدید در کاهش تأخیر استنتاج
  • 46. آینده بهینه‌سازی مدل‌های مولد
تگ‌ها: استنتاج سریع بهینه‌سازی حافظه بهینه‌سازی مدل پردازش سریع تأخیر استنتاج کارایی مدل مدل‌های مولد هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.