کتاب هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer Importance Pruning)

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 هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer Importance Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

🎓 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 هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها
  • 2. مبانی هرس شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. مفهوم پارامترهای اضافی در شبکه‌های عصبی
  • 4. اهمیت و کاربردهای هرس در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. مروری بر روش‌های سنتی هرس
  • 6. شناخت انواع هرس: ساختاری و غیرساختاری
  • 7. فاکتورهای تعیین‌کننده اهمیت پارامترها
  • 8. شاخص‌های کمی برای سنجش اهمیت وزن‌ها
  • 9. اندازه‌گیری اهمیت بر اساس گرادیان
  • 10. اهمیت مبتنی بر تاثیر بر تابع هزینه
  • 11. شاخص‌های مبتنی بر مقادیر وزن‌ها
  • 12. روش‌های هرس مبتنی بر مشتقات مرتبه دوم
  • 13. ماتریس هسین و کاربرد آن در هرس
  • 14. تخمین مشتقات مرتبه دوم
  • 15. روش‌های تقریبی برای محاسبه هسین
  • 16. هرس مبتنی بر اطلاعات (Information-based Pruning)
  • 17. آنتروپی و کاربرد آن در سنجش اهمیت
  • 18. هرس مبتنی بر داده (Data-driven Pruning)
  • 19. تاثیر حذف وزن بر عملکرد مدل
  • 20. ارزیابی ریسک حذف پارامترها
  • 21. روش‌های هرس مبتنی بر خودکارسازی (Automated Pruning)
  • 22. یادگیری هرس (Pruning Learning)
  • 23. معماری‌های خودسازگار (Self-adapting Architectures)
  • 24. ترکیب هرس با کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 25. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 26. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 27. هم‌افزایی هرس و کوانتیزاسیون
  • 28. هرس در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 29. اهمیت فیلترها در CNN
  • 30. هرس فیلترها و کانال‌ها
  • 31. کاربرد هرس در CNN برای پردازش تصویر
  • 32. هرس در شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 33. مدیریت حافظه و وابستگی‌های زمانی
  • 34. هرس نورون‌ها و اتصالات در RNN
  • 35. کاربرد هرس در RNN برای پردازش زبان طبیعی
  • 36. هرس در مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 37. مکانیسم توجه و اهمیت آن
  • 38. هرس لایه‌های توجه و نورون‌های Feed-forward
  • 39. کاربرد هرس در ترنسفورمرها برای NLP
  • 40. روش‌های هرس تکراری (Iterative Pruning)
  • 41. چرخه‌های هرس و بازآموزی (Fine-tuning)
  • 42. اهمیت تنظیم نرخ هرس در هر تکرار
  • 43. دستیابی به نسبت فشردگی بالا
  • 44. روش‌های هرس در زمان آموزش (Pruning during Training)
  • 45. هم‌زمان‌سازی هرس و یادگیری وزن‌ها
  • 46. روش‌های مبتنی بر Regularization برای هرس
  • 47. تاثیر L1 و L0 Regularization بر هرس
  • 48. هرس مبتنی بر مکانیزم‌های توجه در زمان آموزش
  • 49. ابزارهای نرم‌افزاری برای هرس
  • 50. کتابخانه‌های محبوب یادگیری عمیق و پشتیبانی از هرس
  • 51. پیاده‌سازی سفارشی الگوریتم‌های هرس
  • 52. بهینه‌سازی سخت‌افزاری مدل‌های هرس شده
  • 53. سخت‌افزارهای تخصصی برای شبکه‌های فشرده
  • 54. تاثیر هرس بر مصرف توان و حافظه
  • 55. کاربرد هرس در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 56. فشرده‌سازی مدل برای موبایل و اینترنت اشیا
  • 57. محدودیت‌های محاسباتی و حافظه در دستگاه‌های لبه
  • 58. هرس و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. تاثیر هرس بر امنیت مدل‌ها
  • 60. روش‌های هرس برای جلوگیری از حملات adversarial
  • 61. کاربرد هرس در مدل‌های تشخیص نفوذ
  • 62. هرس و تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 63. شناخت ویژگی‌های مهم مدل پس از هرس
  • 64. ارتباط بین هرس و توضیح‌پذیری مدل
  • 65. مطالعات موردی هرس در کاربردهای واقعی
  • 66. هرس در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. هرس در تشخیص بیماری‌ها
  • 68. هرس در خودروهای خودران
  • 69. هرس در رباتیک
  • 70. هرس برای مدل‌های تولید محتوا
  • 71. چالش‌های پیش رو در هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها
  • 72. معیارهای ارزیابی جامع مدل‌های هرس شده
  • 73. روش‌های جدید و تحقیقات آینده در هرس
  • 74. هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها و معماری‌های مولد
  • 75. ترکیب هرس با یادگیری تقویتی
  • 76. هرس و تاثیر آن بر پایداری مدل
  • 77. بهینه‌سازی هرس برای مدل‌های بزرگ مقیاس
  • 78. هرس و کارایی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 79. تاثیر هرس بر توزیع وزن‌ها
  • 80. روش‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
  • 81. هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها در زمان اجرا
  • 82. مدل‌های خود-تطبیق‌پذیر (Self-adapting Models)
  • 83. اهمیت لایه‌های کانولوشنی در CNN
  • 84. اهمیت لایه‌های بازگشتی در RNN
  • 85. اهمیت لایه‌های توجه در ترنسفورمر
  • 86. اهمیت لایه‌های Feed-forward
  • 87. هرس لایه‌های غیرضروری
  • 88. تعیین اهمیت لایه‌ها بر اساس معیارهای مختلف
  • 89. تکنیک‌های بازسازی لایه‌ها پس از هرس
  • 90. ارزیابی تاثیر هرس لایه‌ها بر عملکرد کلی
  • 91. بهینه‌سازی انتخاب لایه‌ها برای هرس
  • 92. هرس لایه‌ها با حفظ حداقل عملکرد

📚 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.