کتاب کوانتیزه کردن (Quantization) شبکه‌های عصبی برای کاربردهای عملی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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.