اکسپرس 24
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی ابر پارامترها

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی ابر پارامترها

تگ‌ها: HPC آموزش ماشین بهینه‌سازی ابر پارامترها بهینه‌سازی مدل تنظیم ابر پارامترها تنظیم مدل محاسبات سطح بالا هایپرپارامتر یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی ابر پارامترها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی بهینه‌سازی و کاربرد آن در محاسبات
  • 2. انواع ابر پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. اهمیت انتخاب ابر پارامترها برای عملکرد مدل
  • 4. معرفی روش‌های جستجوی ابر پارامتر
  • 5. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و نحوه پیاده‌سازی
  • 6. مزایا و معایب جستجوی شبکه‌ای
  • 7. جستجوی تصادفی (Random Search) و مزایای آن
  • 8. مقایسه جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی
  • 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 10. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی بیزی
  • 11. تابع جایگزین (Surrogate Function) در بهینه‌سازی بیزی
  • 12. تابع اکتساب (Acquisition Function) و انواع آن
  • 13. تابع انتظار بهبود (Expected Improvement)
  • 14. تابع احتمال بهبود (Probability of Improvement)
  • 15. تابع حد بالایی اطمینان (Upper Confidence Bound)
  • 16. الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی: Gaussian Processes
  • 17. پیاده‌سازی بهینه‌سازی بیزی با کتابخانه‌های پایتون
  • 18. مقایسه بهینه‌سازی بیزی با روش‌های جستجو
  • 19. معرفی الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
  • 21. مکانیسم‌های الگوریتم ژنتیک: انتخاب، تقاطع، جهش
  • 22. تنظیم ابر پارامترهای الگوریتم ژنتیک
  • 23. کاربرد الگوریتم ژنتیک در بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. معرفی الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 25. مفاهیم اصلی PSO: موقعیت، سرعت، بهترین موقعیت فردی و جهانی
  • 26. تنظیم ابر پارامترهای PSO
  • 27. مقایسه الگوریتم ژنتیک و PSO
  • 28. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان برای بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 29. بهینه‌سازی ابر پارامترها با استفاده از گرادیان نزولی
  • 30. روش‌های گرادیان تصادفی (Stochastic Gradient Descent)
  • 31. مشتق‌پذیری ابر پارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 32. روش‌های خودکار برای محاسبه گرادیان ابر پارامترها
  • 33. معرفی روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی
  • 34. عامل (Agent)، محیط (Environment)، پاداش (Reward)
  • 35. یادگیری سیاست (Policy Learning) و تابع ارزش (Value Function)
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی در انتخاب ابر پارامترها
  • 37. معرفی شبکه‌های عصبی قابل تنظیم (Differentiable Neural Architecture Search - DNAS)
  • 38. مفهوم جستجوی معماری شبکه عصبی
  • 39. قابلیت مشتق‌پذیری در جستجوی معماری
  • 40. پیاده‌سازی DNAS برای یافتن معماری و ابر پارامترهای بهینه
  • 41. معرفی روش‌های ترکیب ابر پارامترها
  • 42. ترکیب پارامترهای مدل با ابر پارامترها
  • 43. روش‌های یادگیری ابر پارامترها (Meta-Learning for Hyperparameter Optimization)
  • 44. معرفی مفاهیم یادگیری فراگیر (Meta-Learning)
  • 45. یادگیری چگونه یاد بگیریم (Learning to Learn)
  • 46. کاربرد یادگیری فراگیر در تنظیم خودکار ابر پارامترها
  • 47. طراحی ابر پارامترهای قابل تنظیم برای شبکه‌های عصبی
  • 48. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به معماری شبکه
  • 49. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به تابع هزینه (Loss Function)
  • 50. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 51. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به منظم‌سازی (Regularization)
  • 52. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 53. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به اندازه دسته (Batch Size)
  • 54. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به تعداد لایه‌ها و نرون‌ها
  • 55. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 56. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به روش‌های خروجی (Output Methods)
  • 57. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 58. تنظیم ابر پارامترهای CNN برای وظایف بینایی ماشین
  • 59. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 60. تنظیم ابر پارامترهای RNN برای وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 61. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 62. تنظیم ابر پارامترهای ترنسفورمر برای وظایف پیشرفته NLP
  • 63. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های تقویتی
  • 64. تنظیم ابر پارامترهای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 65. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های گراف (GNN)
  • 66. تنظیم ابر پارامترهای شبکه‌های عصبی گراف
  • 67. ارزیابی روش‌های بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 68. معیارهای ارزیابی: دقت، سرعت، میزان همگرایی
  • 69. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 70. مدیریت ابر پارامترها در پروژه‌های بزرگ مقیاس
  • 71. ابزارهای مدیریت ابر پارامترها (مانند MLflow، Weights & Biases)
  • 72. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 73. کارایی محاسباتی و مصرف منابع
  • 74. تأثیر ابر پارامترها بر تفسیرپذیری مدل
  • 75. آینده پژوهش در بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 76. روش‌های خودکار و بدون نظارت برای انتخاب ابر پارامترها
  • 77. بهینه‌سازی ابر پارامترها در محیط‌های توزیع شده
  • 78. بهینه‌سازی ابر پارامترها برای مدل‌های توضیح‌پذیر (XAI)
  • 79. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در علم داده
  • 80. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در مهندسی نرم‌افزار
  • 81. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در تحقیقات علمی
  • 82. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه مالی
  • 83. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه سلامت
  • 84. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه انرژی
  • 85. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه حمل و نقل
  • 86. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه کشاورزی
  • 87. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 88. راهکارهای نوآورانه برای چالش‌های فعلی
  • 89. اهمیت مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 90. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های عملی
  • 91. بررسی مقالات پیشرو در زمینه بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 92. نقش جامعه علمی در توسعه روش‌های بهینه‌سازی
  • 93. نکات کلیدی برای انتخاب و تنظیم ابر پارامترها
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.