کتاب کوانتیزه کردن (Quantization) شبکه‌های عصبی برای کاربردهای عملی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزه کردن (Quantization) شبکه‌های عصبی برای کاربردهای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. ساختار و عملکرد نورون‌های مصنوعی
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. انواع شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. مبانی یادگیری عمیق
  • 9. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 10. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 11. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه عصبی
  • 12. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 13. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 14. تنظیم‌کننده (Regularization) در شبکه‌های عصبی
  • 15. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. کوانتیزاسیون: معرفی و اهمیت
  • 19. چرایی کوانتیزاسیون شبکه‌های عصبی
  • 20. مزایای کوانتیزاسیون: کاهش حجم و مصرف توان
  • 21. کوانتیزاسیون: انواع و دسته‌بندی‌ها
  • 22. کوانتیزاسیون باینری و سه‌سطحی
  • 23. کوانتیزاسیون مقیاس‌گذاری ثابت (Fixed-point)
  • 24. کوانتیزاسیون مقیاس‌گذاری شناور (Floating-point)
  • 25. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-precision)
  • 26. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-training Quantization)
  • 27. کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-aware Training)
  • 28. تکنیک‌های کوانتیزاسیون وزنی
  • 29. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 30. کوانتیزاسیون کانولوشن‌ها
  • 31. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی
  • 32. کوانتیزاسیون مدل‌های CNN
  • 33. کوانتیزاسیون مدل‌های RNN
  • 34. کوانتیزاسیون مدل‌های پیشرفته
  • 35. روش‌های کوانتیزاسیون بدون اتلاف (Lossless)
  • 36. روش‌های کوانتیزاسیون با اتلاف (Lossy)
  • 37. ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 38. معیارهای ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 39. تأثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد مدل
  • 40. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای محدود
  • 41. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های موبایل
  • 42. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های تعبیه‌شده
  • 43. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
  • 44. ابزارها و چارچوب‌های کوانتیزاسیون
  • 45. TensorFlow Lite برای کوانتیزاسیون
  • 46. PyTorch Mobile و کوانتیزاسیون
  • 47. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
  • 48. کوانتیزاسیون سفارشی (Custom Quantization)
  • 49. طراحی الگوریتم‌های کوانتیزاسیون جدید
  • 50. تحلیل مقایسه‌ای روش‌های کوانتیزاسیون
  • 51. کاربردهای عملی کوانتیزاسیون شبکه‌های عصبی
  • 52. کوانتیزاسیون در پردازش تصویر
  • 53. کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی
  • 54. کوانتیزاسیون در تشخیص گفتار
  • 55. کوانتیزاسیون در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. کوانتیزاسیون در رباتیک
  • 57. کوانتیزاسیون در خودروهای خودران
  • 58. کوانتیزاسیون در سلامت دیجیتال
  • 59. کوانتیزاسیون در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 60. چالش‌های پیش روی کوانتیزاسیون
  • 61. آیندهٔ کوانتیزاسیون شبکه‌های عصبی
  • 62. کوانتیزاسیون دینامیک
  • 63. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive)
  • 64. کوانتیزاسیون سلسله‌مراتبی (Hierarchical)
  • 65. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 66. کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 67. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون با ترکیب روش‌ها
  • 68. ارزیابی مصرف توان در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 69. کوانتیزاسیون و تأثیر آن بر زمان استنتاج
  • 70. کوانتیزاسیون و محدودیت‌های حافظه
  • 71. کوانتیزاسیون در معماری‌های عصبی عصبی (NAS)
  • 72. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 73. حملات به مدل‌های کوانتیزه شده
  • 74. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 75. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیر مدل
  • 76. شفافیت در فرآیند کوانتیزاسیون
  • 77. کوانتیزاسیون و چارچوب‌های اخلاقی
  • 78. مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 79. ملاحظات حقوقی کوانتیزاسیون
  • 80. استانداردهای صنعتی کوانتیزاسیون
  • 81. نقش کوانتیزاسیون در توسعهٔ هوش مصنوعی فراگیر
  • 82. بررسی موردی: کوانتیزاسیون یک مدل CNN استاندارد
  • 83. بررسی موردی: کوانتیزاسیون یک مدل RNN استاندارد
  • 84. بررسی موردی: کوانتیزاسیون یک مدل Transformer
  • 85. مطالعات پیشرفته در کوانتیزاسیون
  • 86. پژوهش‌های اخیر در زمینهٔ کوانتیزاسیون
  • 87. انتشار نتایج تحقیقات کوانتیزاسیون
  • 88. توسعهٔ ابزارهای کوانتیزاسیون متن‌باز
  • 89. همکاری‌های صنعتی و دانشگاهی
  • 90. آینده‌نگری در حوزهٔ هوش مصنوعی کم‌مصرف
  • 91. نتیجه‌گیری: کوانتیزاسیون به عنوان یک ابزار کلیدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.