فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل کارایی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های محاسباتی در مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل کارایی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های محاسباتی در مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی و پردازش داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری پیچیدگی محاسباتی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مدل توجه و نقش آن در معماری ترنسفورمرها
• 3. تحلیل مرتبه زمانی الگوریتم‌های محاسبه تابع هسته
• 4. محدودیت‌های محاسباتی در مدل‌سازی تراکم داده‌های حجیم
• 5. روش‌های تقریب در تخمین چگالی هسته
• 6. بررسی چالش‌های حافظه در پردازش توالی‌های طولانی
• 7. الگوریتم‌های ضرب ماتریس‌های تنک در شبکه‌های عصبی
• 8. بهینه‌سازی عملیات ضرب داخلی در مدل‌های توجه
• 9. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت محاسبات
• 10. روش‌های نمونه‌برداری تصادفی در تخمین توابع هسته
• 11. تحلیل توابع هسته چندجمله‌ای و گاوسی در یادگیری ماشین
• 12. ارزیابی پیچیدگی محاسباتی مکانیزم توجه خودکار
• 13. پیاده‌سازی بهینه الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه
• 14. روش‌های مبتنی بر هش‌بندی حساس به مکان برای کاهش ابعاد
• 15. بررسی دقت تقریب در الگوریتم‌های خطی‌سازی هسته‌ها
• 16. تحلیل کارایی محاسباتی در مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ
• 17. روش‌های موازی‌سازی برای پردازش داده‌های حجیم
• 18. بهینه‌سازی مصرف حافظه در لایه‌های پنهان شبکه‌های عصبی
• 19. تحلیل اثر طول توالی بر زمان اجرای الگوریتم‌های توجه
• 20. روش‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در سامانه‌های بومی
• 21. ارزیابی نرخ همگرایی در الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکرارپذیر
• 22. تحلیل پایداری عددی در محاسبات ماتریسی با دقت پایین
• 23. پیاده‌سازی بهینه فیلترهای هسته در پردازش سیگنال و تصویر
• 24. استفاده از ساختارهای داده‌ای کارآمد برای مدیریت داده‌های بزرگ
• 25. تحلیل تئوری کران‌های پایین در مسائل بهینه‌سازی محدب
• 26. روش‌های مبتنی بر نگاشت ویژگی برای تقریب هسته‌ها
• 27. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های پردازش توزیع‌شده
• 28. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای سخت‌افزارهای داخلی
• 29. تحلیل خطای محاسباتی در پیاده‌سازی‌های سخت‌افزاری مدل‌های توجه
• 30. روش‌های پایش و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 31. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در تحلیل کلان‌داده‌های صنعتی
• 32. استراتژی‌های کاهش سربار محاسباتی در استنتاج مدل
• 33. تحلیل مقایسه‌ای الگوریتم‌های دقیق و تقریبی در یادگیری ماشین
• 34. بهینه‌سازی توابع هدف در مسائل یادگیری با نظارت
• 35. روش‌های پیش‌پردازش داده برای بهبود کارایی الگوریتم‌ها
• 36. تکنیک‌های نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. بررسی نقش الگوریتم‌های بهینه‌سازی در افزایش دقت مدل
• 38. تحلیل پیچیدگی فضا و زمان در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 39. روش‌های ارتقای سرعت محاسبات در سامانه‌های پردازش ابری ملی
• 40. اصول طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای کاربردهای دولتی و عمومی