اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی فشرده‌سازی و افزایش بهره‌وری شبکه‌های عصبی (Pruning)

کتاب راهکارهای عملی فشرده‌سازی و افزایش بهره‌وری شبکه‌های عصبی (Pruning)

تگ‌ها: EfficientML Pruning بهینه‌سازی مدل‌های عصبی تنک‌سازی مدل شبکه‌های عصبی مصنوعی فشرده‌سازی شبکه عصبی هرس کردن مدل هوش مصنوعی 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 راهکارهای عملی فشرده‌سازی و افزایش بهره‌وری شبکه‌های عصبی (Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های محاسباتی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های فشرده‌سازی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 2. محدودیت‌های سخت‌افزاری و چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ
  • 3. آشنایی با مفاهیم پایه در پراکندگی وزن‌ها و ساختار شبکه‌های عصبی
  • 4. طبقه‌بندی روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی
  • 5. تحلیل اثرات هرس کردن بر دقت و کارایی مدل
  • 6. معرفی روش هرس کردن بدون ساختار و وزن‌های صفر
  • 7. روش‌های هرس کردن ساختاریافته و حذف کانال‌ها و فیلترها
  • 8. معیارهای ارزیابی اهمیت وزن‌ها در شبکه
  • 9. الگوریتم‌های هرس کردن مبتنی بر بزرگی وزن‌ها
  • 10. به‌کارگیری استراتژی‌های هرس کردن مبتنی بر گرادیان
  • 11. روش‌های هرس کردن در حین آموزش و پس از آموزش
  • 12. مفهوم پراکندگی در لایه‌های کانولوشنی
  • 13. تأثیر هرس کردن بر لایه‌های کاملاً متصل
  • 14. استفاده از الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای شناسایی وزن‌های کم‌اهمیت
  • 15. پیاده‌سازی هرس کردن با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد یادگیری عمیق
  • 16. تنظیم دقیق مدل پس از عملیات هرس کردن برای بازیابی دقت
  • 17. بررسی نرخ هرس کردن و تأثیر آن بر پیچیدگی محاسباتی
  • 18. استراتژی‌های هرس کردن تدریجی و گام‌به‌گام
  • 19. ارزیابی مدل‌های هرس شده از نظر مصرف حافظه
  • 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استنتاج مدل‌های فشرده
  • 21. روش‌های هرس کردن مبتنی بر اهمیت نورون‌ها
  • 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با استفاده از ماسک‌های باینری
  • 23. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پراکنده روی سخت‌افزارهای تخصصی
  • 24. روش‌های نرم‌افزاری برای شتاب‌دهی به عملیات ماتریسی پراکنده
  • 25. مقایسه عملکرد مدل‌های هرس شده با مدل‌های فشرده‌نشده
  • 26. به‌کارگیری تکنیک‌های منظم‌سازی برای ایجاد پراکندگی در وزن‌ها
  • 27. تحلیل پایداری مدل‌های هرس شده در مواجهه با داده‌های نویزدار
  • 28. روش‌های ترکیب هرس کردن با کوانتیزاسیون برای بهره‌وری بیشتر
  • 29. بررسی تأثیر ساختار شبکه بر میزان فشرده‌سازی
  • 30. اصول طراحی شبکه‌های عصبی با قابلیت هرس‌پذیری بالا
  • 31. روش‌های خودکار برای یافتن نرخ بهینه هرس کردن
  • 32. مطالعه موردی هرس کردن شبکه‌های عصبی برای پردازش تصویر
  • 33. کاربرد فشرده‌سازی در مدل‌های هوش مصنوعی برای سامانه‌های تعبیه شده
  • 34. ارزیابی دقت مدل پس از حذف وزن‌های کم‌تأثیر
  • 35. تکنیک‌های بازیابی دقت در مدل‌های هرس شده با استفاده از دانش تقطیری
  • 36. نقش توابع زیان در تشویق پراکندگی وزن‌ها
  • 37. روش‌های تحلیل حساسیت لایه‌ها نسبت به هرس کردن
  • 38. پیاده‌سازی عملی هرس کردن ساختاریافته در فریم‌ورک‌های متداول
  • 39. بررسی محدودیت‌های تئوریک در کاهش حجم مدل‌ها
  • 40. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 41. استفاده از راهکارهای بومی برای بهینه‌سازی مدل‌های هوشمند
  • 42. مستندسازی و گزارش‌دهی عملکرد مدل‌های فشرده‌سازی شده
  • 43. چشم‌انداز آینده فشرده‌سازی در توسعه سامانه‌های هوشمند ملی

📚 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.