اکسپرس 24
کتاب معماری شتاب‌دهنده سخت‌افزاری برای یادگیری فدرال کارآمد

کتاب معماری شتاب‌دهنده سخت‌افزاری برای یادگیری فدرال کارآمد

تگ‌ها: AI Federated Learning Machine Learning سخت‌افزار یادگیری ماشین شتاب‌دهنده سخت‌افزاری معماری شتاب‌دهنده سخت‌افزاری هوش مصنوعی فدرال یادگیری عمیق فدرال یادگیری فدرال یادگیری ماشین فدرال

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 معماری شتاب‌دهنده سخت‌افزاری برای یادگیری فدرال کارآمد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 7. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 8. انواع یادگیری فدرال (Cross-device, Cross-silo)
  • 9. معماری سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 10. ملاحظات حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 11. رمزنگاری در یادگیری فدرال
  • 12. حفظ حریم خصوصی تفاضلی
  • 13. امنیت در یادگیری فدرال
  • 14. حملات و دفاع در یادگیری فدرال
  • 15. ارتباطات در یادگیری فدرال
  • 16. بهینه‌سازی ارتباطات
  • 17. فشرده‌سازی مدل
  • 18. کوانتیزاسیون مدل
  • 19. استانداردهای ارتباطی
  • 20. سخت‌افزار و شتاب‌دهنده‌ها
  • 21. معماری‌های سخت‌افزاری
  • 22. شتاب‌دهنده‌های تخصصی
  • 23. طراحی سخت‌افزار برای یادگیری فدرال
  • 24. حافظه و دسترسی به داده
  • 25. مدیریت حافظه در یادگیری فدرال
  • 26. شبکه‌های داخلی
  • 27. ارتباطات بین گره‌ای
  • 28. مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
  • 29. مدل‌سازی عملکرد
  • 30. شبیه‌سازی سیستم‌ها
  • 31. تحلیل پیچیدگی محاسباتی
  • 32. تحلیل پیچیدگی ارتباطاتی
  • 33. ارزیابی مصرف انرژی
  • 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 35. موازنه بار کاری
  • 36. تخصیص منابع
  • 37. مدیریت گره‌های ناهمگن
  • 38. پایداری در یادگیری فدرال
  • 39. تحمل خطا
  • 40. به‌روزرسانی مدل
  • 41. همگرایی الگوریتم‌ها
  • 42. الگوریتم‌های بهینه‌سازی فدرال
  • 43. گرادیان کاهشی تصادفی فدرال
  • 44. بهینه‌سازی‌های متمرکز در مقابل غیرمتمرکز
  • 45. اثرات داده‌های ناهمگن
  • 46. توزیع داده در گره‌ها
  • 47. تنوع داده‌ها
  • 48. پیش‌پردازش داده در یادگیری فدرال
  • 49. پاک‌سازی داده
  • 50. استانداردسازی داده
  • 51. مهندسی ویژگی
  • 52. مدل‌های یادگیری فدرال برای کاربردهای خاص
  • 53. پردازش زبان طبیعی فدرال
  • 54. بینایی ماشین فدرال
  • 55. سیستم‌های توصیه‌گر فدرال
  • 56. کاربردها در حوزه سلامت
  • 57. کاربردها در حوزه مالی (مطابق مقررات)
  • 58. کاربردها در حوزه صنعتی
  • 59. کاربردها در حوزه اینترنت اشیاء
  • 60. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری فدرال
  • 61. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 62. شفافیت در مدل‌های فدرال
  • 63. قوانین و مقررات مربوط به داده
  • 64. مدیریت داده در یادگیری فدرال
  • 65. امنیت داده‌ها
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. استانداردهای داده
  • 68. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری فدرال
  • 69. کتابخانه‌های متن‌باز
  • 70. پیاده‌سازی‌های سفارشی
  • 71. محیط‌های توسعه
  • 72. ارزیابی مدل‌های فدرال
  • 73. معیارهای ارزیابی
  • 74. تست و اعتبارسنجی
  • 75. مقایسه عملکرد
  • 76. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی
  • 77. رمزنگاری کاربردی
  • 78. کنترل دسترسی
  • 79. نظارت بر سیستم
  • 80. سازگاری با معماری‌های موجود
  • 81. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
  • 82. انعطاف‌پذیری معماری
  • 83. توسعه آینده
  • 84. روندهای تحقیقاتی
  • 85. چالش‌های باز
  • 86. مباحث پیشرفته در یادگیری فدرال
  • 87. یادگیری فدرال با یادگیری تقویتی
  • 88. یادگیری فدرال ناهمگن
  • 89. یادگیری فدرال با مقیاس‌پذیری بالا
  • 90. یادگیری فدرال برای داده‌های غیرایستا
  • 91. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری فدرال
  • 92. کاربرد معماری شتاب‌دهنده سخت‌افزاری FLASH
  • 93. معماری FLASH برای یادگیری فدرال
  • 94. شتاب‌دهی به عملیات کلیدی در FLASH
  • 95. مدیریت حافظه در FLASH
  • 96. بهینه‌سازی ارتباطات در FLASH
  • 97. مقایسه FLASH با راهکارهای دیگر
  • 98. کارایی FLASH در سناریوهای مختلف
  • 99. طراحی سخت‌افزار سفارشی برای یادگیری فدرال
  • 100. ملاحظات طراحی تراشه

📚 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.