اکسپرس 24
کتاب تسریع یادگیری ماشین با GPU و کتابخانه‌های NVIDIA cuML

کتاب تسریع یادگیری ماشین با GPU و کتابخانه‌های NVIDIA cuML

تگ‌ها: NVIDIA cuML Scikit-learn GPU بنچمارک cuML پردازش موازی تسریع یادگیری ماشین شتاب‌دهنده سخت‌افزاری هوش مصنوعی یادگیری عمیق GPU یادگیری ماشین با GPU

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 تسریع یادگیری ماشین با GPU و کتابخانه‌های NVIDIA cuML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با شتاب‌دهنده سخت‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 4. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
  • 5. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌ها
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها در Scikit-learn
  • 7. پاکسازی داده‌های ناقص
  • 8. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 9. کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای
  • 10. مهندسی ویژگی
  • 11. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 12. یادگیری نظارت‌شده
  • 13. رگرسیون خطی
  • 14. رگرسیون لجستیک
  • 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. درختان تصمیم
  • 17. جنگل‌های تصادفی
  • 18. یادگیری نظارت‌نشده
  • 19. خوشه‌بندی K-Means
  • 20. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 21. ارزیابی مدل‌ها
  • 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. اعتبارسنجی متقابل
  • 25. تنظیم ابرپارامترها
  • 26. مقدمه‌ای بر سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 27. معرفی GPU و کاربردهای آن
  • 28. معماری GPUهای NVIDIA
  • 29. مبانی CUDA
  • 30. نصب درایورهای NVIDIA
  • 31. نصب CUDA Toolkit
  • 32. نصب cuDNN
  • 33. آشنایی با کتابخانه cuML
  • 34. مفاهیم پایه cuML
  • 35. نصب cuML
  • 36. مقایسه cuML با Scikit-learn
  • 37. مزایای استفاده از cuML
  • 38. معماری cuML
  • 39. اجرای الگوریتم‌های cuML
  • 40. رگرسیون خطی با cuML
  • 41. رگرسیون لجستیک با cuML
  • 42. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) با cuML
  • 43. درختان تصمیم با cuML
  • 44. جنگل‌های تصادفی با cuML
  • 45. الگوریتم‌های خوشه‌بندی با cuML
  • 46. خوشه‌بندی K-Means با cuML
  • 47. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) با cuML
  • 48. پردازش موازی با cuML
  • 49. مدیریت حافظه در cuML
  • 50. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 51. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با cuML
  • 52. بنچمارکینگ مدل‌ها با cuML
  • 53. مقایسه عملکرد Scikit-learn و cuML
  • 54. مطالعات موردی استفاده از cuML
  • 55. کاربرد cuML در پردازش تصویر
  • 56. کاربرد cuML در پردازش زبان طبیعی
  • 57. کاربرد cuML در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. کاربرد cuML در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 59. ملاحظات امنیتی در استفاده از GPU
  • 60. قوانین و مقررات استفاده از سخت‌افزار
  • 61. چارچوب‌های قانونی استفاده از فناوری
  • 62. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. امنیت داده‌ها
  • 66. استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری
  • 67. مدیریت مصرف انرژی GPU
  • 68. پایش عملکرد GPU
  • 69. عیب‌یابی مشکلات cuML
  • 70. مدیریت خطاها در cuML
  • 71. مستندات cuML و منابع آموزشی
  • 72. انجمن‌های آنلاین cuML
  • 73. تمرین‌های عملی با cuML
  • 74. پروژه‌های کاربردی با cuML
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 76. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 78. چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 79. TensorFlow و Keras
  • 80. PyTorch
  • 81. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با cuML
  • 82. تسریع آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 83. ملاحظات پیشرفته در cuML
  • 84. تجزیه و تحلیل نتایج cuML
  • 85. بهبود دقت مدل با cuML
  • 86. کاهش زمان آموزش با cuML
  • 87. مقیاس‌پذیری cuML
  • 88. استفاده از cuML در محیط‌های ابری
  • 89. نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان
  • 90. آینده cuML و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 92. پروژه‌های تکمیلی پیشرفته
  • 93. کارگاه عملی cuML
  • 94. ارزیابی نهایی دوره‌

📚 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.