کتاب افزایش سرعت و دقت در استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی

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 افزایش سرعت و دقت در استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش داده
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. معماری‌های عمیق یادگیری
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
  • 6. مهندسی ویژگی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. انتخاب و تقسیم داده‌ها
  • 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. معیارهای سنجش دقت مدل‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
  • 11. اهمیت سرعت در استنتاج مدل‌ها
  • 12. چالش‌های بهینه‌سازی سرعت استنتاج
  • 13. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج
  • 14. فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 15. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 16. هرس کردن مدل‌ها
  • 17. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 18. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 19. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 20. واحد پردازش تنسور (TPU)
  • 21. پردازنده‌های مخصوص هوش مصنوعی (ASIC)
  • 22. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای استنتاج
  • 23. کامپایلرهای تخصصی هوش مصنوعی
  • 24. کتابخانه‌های بهینه‌سازی استنتاج
  • 25. مدل‌های سبک و کارآمد
  • 26. معماری‌های MobileNet
  • 27. معماری‌های EfficientNet
  • 28. معماری‌های SqueezeNet
  • 29. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 30. موازی‌سازی داده
  • 31. موازی‌سازی مدل
  • 32. موازی‌سازی خط لوله
  • 33. بهینه‌سازی پیش‌بینی (Prediction)
  • 34. پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction)
  • 35. پیش‌بینی بلادرنگ (Real-time Prediction)
  • 36. مدیریت حافظه در استنتاج
  • 37. کاهش مصرف حافظه
  • 38. بارگذاری بهینه مدل‌ها
  • 39. استفاده از کشینگ (Caching)
  • 40. تکنیک‌های فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی
  • 41. TensorFlow Lite
  • 42. PyTorch Mobile
  • 43. ONNX Runtime
  • 44. بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های مختلف
  • 45. دستگاه‌های موبایل
  • 46. دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 47. سرورها
  • 48. ارزیابی عملکرد مدل‌های بهینه‌سازی شده
  • 49. مقایسه سرعت و دقت
  • 50. تحلیل هزینه/فایده بهینه‌سازی
  • 51. ملاحظات امنیتی در استنتاج هوش مصنوعی
  • 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 53. تشخیص و مقابله با حملات سایبری
  • 54. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 55. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 56. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 57. کاربردها در حوزه‌های مختلف
  • 58. پردازش تصویر و بینایی ماشین
  • 59. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 62. تشخیص ناهنجاری
  • 63. پیش‌بینی رفتار کاربران
  • 64. هوش مصنوعی در صنعت
  • 65. هوش مصنوعی در سلامت
  • 66. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 67. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 68. هوش مصنوعی در آموزش
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 70. مبانی یادگیری تقویتی
  • 71. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 73. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 74. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 75. مبانی GAN
  • 76. کاربرد GAN در تولید داده
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌های GAN
  • 78. یادگیری عمیق خودنظارتی
  • 79. مبانی یادگیری خودنظارتی
  • 80. کاربرد در پیش‌پردازش داده
  • 81. بهینه‌سازی مدل‌های خودنظارتی
  • 82. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 83. مبانی یادگیری انتقالی
  • 84. کاربرد در کاهش زمان آموزش
  • 85. بهینه‌سازی مدل‌های انتقالی
  • 86. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 87. مبانی یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 88. کاربرد در بهبود عملکرد کلی
  • 89. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. مبانی یادگیری فدرال
  • 92. کاربرد در حفظ حریم خصوصی
  • 93. بهینه‌سازی مدل‌های فدرال
  • 94. ملاحظات پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 95. انتخاب ابزار و فریم‌ورک مناسب
  • 96. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
  • 97. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 98. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 99. تکرارپذیری نتایج
  • 100. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی

📚 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.