اکسپرس 24
کتاب استراتژی‌های کاهش مصرف منابع در زمان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی

کتاب استراتژی‌های کاهش مصرف منابع در زمان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی

تگ‌ها: Inference Optimization اجرای مدل هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل بهینه‌سازی مدل زبانی بهینه‌سازی هوش مصنوعی زمان استنتاج کاهش مصرف منابع مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی پایدار

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 استراتژی‌های کاهش مصرف منابع در زمان اجرای مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بهینه‌سازی برای زمان استنتاج (Inference Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کاهش مصرف منابع در هوش مصنوعی
  • 2. اصول اولیه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم کلیدی در مصرف انرژی پردازشی
  • 4. شناخت الگوریتم‌های کم‌مصرف
  • 5. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 6. کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
  • 7. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 8. شناخت پدیده‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری عمیق
  • 10. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 11. روش‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 12. کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 13. بهینه‌سازی معماری مدل‌ها
  • 14. حذف پارامترهای غیرضروری
  • 15. نرمال‌سازی لایه‌ها و اثرات آن
  • 16. استفاده از کانولوشن‌های تفکیکی (Depthwise Separable Convolutions)
  • 17. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 18. هرس کردن ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 19. ارزیابی و انتخاب معیارهای هرس کردن
  • 20. پیاده‌سازی هرس کردن در شبکه‌های عصبی
  • 21. بهینه‌سازی در مرحله آموزش (Training Optimization)
  • 22. استفاده از بهینه‌سازهای کارآمد
  • 23. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 24. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 25. کاهش حجم داده‌های آموزشی
  • 26. پیش‌پردازش هوشمند داده‌ها
  • 27. استفاده از داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
  • 28. مدیریت حافظه در زمان اجرا
  • 29. کاهش مصرف حافظه GPU
  • 30. تکنیک‌های بارگذاری مدل (Model Loading)
  • 31. بهینه‌سازی ساختارهای داده
  • 32. مدیریت حافظه در زمان استنتاج (Inference)
  • 33. مصرف منابع در استنتاج آنلاین
  • 34. بهینه‌سازی سخت‌افزاری
  • 35. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای هوش مصنوعی
  • 36. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) بهینه‌شده
  • 37. تراشه‌های تخصصی هوش مصنوعی (AI Accelerators)
  • 38. نرم‌افزارهای بهینه‌سازی اجرا
  • 39. کتابخانه‌های بهینه‌سازی (Optimized Libraries)
  • 40. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق کم‌مصرف
  • 41. محیط‌های اجرای بهینه‌شده
  • 42. پایپ‌لاین‌های پردازشی کارآمد
  • 43. مدیریت موازی‌سازی و توزیع بار
  • 44. استفاده از پردازش موازی در استنتاج
  • 45. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 46. چالش‌های مصرف منابع در دستگاه‌های کم‌توان
  • 47. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 48. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی و منابع
  • 49. مدل‌های سبک برای دستگاه‌های لبه
  • 50. طراحی مدل‌های کوچک و کارآمد
  • 51. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر برای لبه
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای لبه
  • 53. فشرده‌سازی مدل‌های صوتی برای دستگاه‌های لبه
  • 54. کاهش مصرف منابع در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 55. بهینه‌سازی سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 56. استفاده از مدل‌های جایگزین (Surrogate Models)
  • 57. کاهش مصرف منابع در پردازش گراف
  • 58. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گراف
  • 59. استفاده از روش‌های تقریبی در پردازش گراف
  • 60. مدل‌های یادگیری عمیق بر گراف (GNNs) کم‌مصرف
  • 61. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 62. مدیریت حرارتی در مراکز داده
  • 63. استفاده از منابع محاسباتی ابری بهینه
  • 64. محاسبات ابری سبز (Green Cloud Computing)
  • 65. معیارهای ارزیابی مصرف منابع
  • 66. شاخص‌های مصرف انرژی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 67. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 68. بهینه‌سازی مستمر مدل‌ها
  • 69. تکنیک‌های نظارت بر مصرف منابع
  • 70. گزارش‌دهی و تحلیل مصرف منابع
  • 71. مطالعات موردی کاهش مصرف منابع
  • 72. نمونه‌های موفق کاهش مصرف در صنعت
  • 73. درس‌آموخته‌ها از پیاده‌سازی‌ها
  • 74. آینده پژوهش در زمینه کاهش مصرف منابع
  • 75. نوآوری‌های آتی در معماری مدل‌ها
  • 76. تکنیک‌های نوین بهینه‌سازی
  • 77. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خودش
  • 78. مسائل اخلاقی و زیست‌محیطی مصرف منابع
  • 79. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 80. استانداردهای جهانی برای هوش مصنوعی پایدار
  • 81. ارتباط بین کارایی و مصرف منابع
  • 82. بهینه‌سازی همزمان دقت و مصرف
  • 83. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) کم‌مصرف
  • 84. کاربرد یادگیری انتقالی در کاهش نیاز به داده و محاسبات
  • 85. روش‌های کاهش مصرف در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 86. بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
  • 87. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 88. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ با مصرف کم
  • 89. کاربرد تکنیک‌های کاهش مصرف در پردازش ویدئو
  • 90. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء در ویدئو
  • 91. کاهش مصرف منابع در مدل‌های تولید محتوا
  • 92. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) کم‌مصرف
  • 93. بهینه‌سازی در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 94. پروژه‌های عملی پیاده‌سازی بهینه‌سازی
  • 95. توسعه ابزارهای خودکار بهینه‌سازی
  • 96. معماری‌های عصبی کارآمد (Efficient Neural Architectures)
  • 97. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو برای معماری‌های کم‌مصرف
  • 98. نقش مهندسی ویژگی در کاهش مصرف
  • 99. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای کاهش ابعاد داده
  • 100. اثرات جانبی مثبت کاهش مصرف منابع

📚 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.