کتاب شتاب‌بخشی به مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از GPU و کتابخانه cuML

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 شتاب‌بخشی به مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از GPU و کتابخانه cuML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 3. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های اساسی
  • 4. مفهوم یادگیری نظارت شده
  • 5. دسته‌بندی و رگرسیون
  • 6. الگوریتم‌های پرکاربرد در یادگیری نظارت شده
  • 7. مفهوم یادگیری نظارت نشده
  • 8. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 9. الگوریتم‌های پرکاربرد در یادگیری نظارت نشده
  • 10. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد
  • 11. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 13. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و نرمال‌سازی
  • 14. مدیریت داده‌های گمشده
  • 15. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای
  • 16. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 17. مفهوم پردازش موازی و GPU
  • 18. آشنایی با معماری GPU انویدیا
  • 19. کتابخانه CUDA و برنامه‌نویسی موازی
  • 20. معرفی کتابخانه cuML
  • 21. مزایای استفاده از cuML در مقایسه با CPU
  • 22. نصب و راه‌اندازی cuML
  • 23. محیط‌های توسعه سازگار با cuML
  • 24. کتابخانه‌های پیش‌نیاز cuML
  • 25. آشنایی با ساختار cuML
  • 26. مدل‌های یادگیری ماشین شتاب‌یافته در cuML
  • 27. الگوریتم‌های دسته‌بندی در cuML
  • 28. رگرسیون خطی شتاب‌یافته
  • 29. رگرسیون لجستیک شتاب‌یافته
  • 30. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) شتاب‌یافته
  • 31. درختان تصمیم شتاب‌یافته
  • 32. جنگل‌های تصادفی شتاب‌یافته
  • 33. افزایش گرادیان شتاب‌یافته
  • 34. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در cuML
  • 35. K-Means شتاب‌یافته
  • 36. DBSCAN شتاب‌یافته
  • 37. خوشه‌بندی سلسله مراتبی شتاب‌یافته
  • 38. الگوریتم‌های کاهش ابعاد در cuML
  • 39. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) شتاب‌یافته
  • 40. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) شتاب‌یافته
  • 41. t-SNE شتاب‌یافته
  • 42. مدل‌های یادگیری عمیق و cuML
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با cuML
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) با cuML
  • 45. آشنایی با کتابخانه RAPIDS
  • 46. قابلیت‌های RAPIDS برای یادگیری ماشین
  • 47. ادغام cuML با سایر اجزای RAPIDS
  • 48. کاربرد cuML در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 49. تحلیل احساسات با cuML
  • 50. مدل‌سازی موضوعی با cuML
  • 51. کاربرد cuML در بینایی ماشین
  • 52. تشخیص اشیاء با cuML
  • 53. طبقه‌بندی تصاویر با cuML
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با cuML
  • 55. تنظیم هایپرپارامترها با cuML
  • 56. انتخاب ویژگی با cuML
  • 57. کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد
  • 58. مدیریت داده‌های بزرگ با cuML
  • 59. کارایی cuML در مجموعه داده‌های حجیم
  • 60. تکنیک‌های موازی‌سازی پیشرفته
  • 61. بهینه‌سازی حافظه در cuML
  • 62. عیب‌یابی و رفع اشکال در cuML
  • 63. نظارت بر عملکرد cuML
  • 64. مقایسه عملکرد cuML با پیاده‌سازی‌های CPU
  • 65. مطالعات موردی استفاده از cuML
  • 66. کاربرد cuML در صنعت مالی
  • 67. کاربرد cuML در حوزه سلامت
  • 68. کاربرد cuML در تحقیقات علمی
  • 69. بهترین شیوه‌ها در استفاده از cuML
  • 70. ملاحظات امنیتی در استفاده از GPU
  • 71. لایسنسینگ و حقوق مالکیت فکری
  • 72. آینده cuML و RAPIDS
  • 73. چالش‌های پیش رو در شتاب‌دهی یادگیری ماشین
  • 74. راهکارهای آینده برای بهبود عملکرد
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 76. کاربرد یادگیری فدرال با cuML
  • 77. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 78. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 79. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 80. حریم خصوصی داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
  • 81. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 82. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 83. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 84. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان هوش مصنوعی
  • 85. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 86. هوش مصنوعی و صنعت تولید
  • 87. هوش مصنوعی و کشاورزی هوشمند
  • 88. هوش مصنوعی و حمل و نقل هوشمند
  • 89. هوش مصنوعی و خدمات شهری
  • 90. هوش مصنوعی و آموزش نوین
  • 91. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
  • 93. نقش فرهنگ سازمانی در پذیرش هوش مصنوعی
  • 94. مدیریت تغییر در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 95. استراتژی‌های ورود به حوزه هوش مصنوعی
  • 96. نوآوری و خلاقیت با هوش مصنوعی
  • 97. آینده تعامل انسان و ماشین
  • 98. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 99. چشم‌انداز ایران در حوزه هوش مصنوعی
  • 100. اهمیت بومی‌سازی فناوری هوش مصنوعی

📚 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.