کتاب کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه آموزش

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه آموزش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و انواع آن
  • 3. انواع داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
  • 5. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
  • 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی مدل
  • 8. روش‌های تنظیم پارامتر مدل (Optimization)
  • 9. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD) و انواع آن
  • 10. یادگیری با دسته‌های کوچک (Mini-batch Gradient Descent)
  • 11. مفهوم و کاربرد پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) - مبانی
  • 13. لایه‌های کانولوشن و پولینگ در CNN
  • 14. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مبانی
  • 16. انواع RNN و مشکل محوشدگی گرادیان
  • 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 18. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 19. کاربرد RNN و LSTM در پردازش زبان طبیعی
  • 20. مفهوم و کاربرد مدل‌های زبانی
  • 21. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 23. کلمات توقف (Stop Words) و حذف آن‌ها
  • 24. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 25. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 26. تعبیه کلمات (Word Embeddings) - Word2Vec
  • 27. تعبیه کلمات - GloVe
  • 28. تعبیه کلمات - FastText
  • 29. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) - مبانی
  • 30. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر - BERT
  • 32. مدل‌های ترنسفورمر - GPT
  • 33. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در NLP
  • 34. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 35. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
  • 36. مفهوم دقت مختلط (Mixed Precision)
  • 37. اهمیت و مزایای Mixed Precision
  • 38. چالش‌های استفاده از Mixed Precision
  • 39. انواع داده‌های عددی در Mixed Precision (FP32, FP16, BF16)
  • 40. تبدیل انواع داده در Mixed Precision
  • 41. توابع فعال‌سازی سازگار با Mixed Precision
  • 42. توابع هزینه سازگار با Mixed Precision
  • 43. کاهش حافظه مورد نیاز با Mixed Precision
  • 44. افزایش سرعت آموزش با Mixed Precision
  • 45. نرم‌افزارهای پشتیبان Mixed Precision (PyTorch, TensorFlow)
  • 46. پیاده‌سازی Mixed Precision در PyTorch
  • 47. پیاده‌سازی Mixed Precision در TensorFlow
  • 48. کتابخانه‌های کمکی برای Mixed Precision
  • 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی در Mixed Precision
  • 50. روش‌های مختلف نگهداری گرادیان در Mixed Precision
  • 51. مدیریت خطاهای دقت در Mixed Precision
  • 52. بررسی و رفع مشکلات رایج Mixed Precision
  • 53. کاربرد Mixed Precision در شبکه‌های CNN
  • 54. کاربرد Mixed Precision در شبکه‌های RNN و LSTM
  • 55. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های ترنسفورمر
  • 56. کاربرد Mixed Precision در وظایف پردازش تصویر
  • 57. کاربرد Mixed Precision در وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 58. کاربرد Mixed Precision در یادگیری انتقالی
  • 59. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 60. بررسی تأثیر Mixed Precision بر دقت مدل
  • 61. روش‌های ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
  • 62. مقایسه عملکرد Mixed Precision با دقت کامل
  • 63. استانداردهای سخت‌افزاری برای Mixed Precision
  • 64. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پشتیبانی از Mixed Precision
  • 65. واحد پردازش تنسور (TPU) و Mixed Precision
  • 66. ملاحظات امنیتی در استفاده از Mixed Precision
  • 67. آینده Mixed Precision در یادگیری عمیق
  • 68. مدل‌های تخصصی برای Mixed Precision
  • 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی با Mixed Precision
  • 70. مفهوم کوانتیزاسیون (Quantization) در یادگیری عمیق
  • 71. انواع کوانتیزاسیون (Post-training, Quantization-aware training)
  • 72. کاربرد کوانتیزاسیون در کنار Mixed Precision
  • 73. مدل‌های خودکار برای انتخاب دقت (Auto-precision)
  • 74. مدیریت پیچیدگی مدل با Mixed Precision
  • 75. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و پشتیبانی از Mixed Precision
  • 76. کتابخانه‌های سفارشی برای Mixed Precision
  • 77. تکنیک‌های پیشرفته در Mixed Precision
  • 78. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. کاربرد Mixed Precision در بینایی ماشین
  • 80. کاربرد Mixed Precision در تشخیص گفتار
  • 81. کاربرد Mixed Precision در رباتیک
  • 82. کاربرد Mixed Precision در داده‌های سری زمانی
  • 83. کاربرد Mixed Precision در مسائل بهینه‌سازی
  • 84. کاربرد Mixed Precision در آموزش تقویتی
  • 85. بررسی مقایسه‌ای Mixed Precision در پلتفرم‌های مختلف
  • 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
  • 87. توسعه مدل‌های کارآمد با Mixed Precision
  • 88. خوشه‌بندی و توزیع آموزش با Mixed Precision
  • 89. کاهش هزینه‌های محاسباتی با Mixed Precision
  • 90. افزایش بهره‌وری در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 91. مطالعات موردی موفق در استفاده از Mixed Precision
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision در مقیاس بزرگ
  • 93. راهنمای عملی برای شروع کار با Mixed Precision
  • 94. نکات کلیدی در طراحی و آموزش مدل با Mixed Precision

📚 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.