اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین در سبک‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

کتاب راهکارهای نوین در سبک‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

تگ‌ها: بهینه‌سازی مدل بهینه‌سازی یادگیری ماشین پردازش داده‌های صنعتی تکنیک‌های مدل‌سازی شبکه‌های عصبی علم داده مدل‌سازی داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین کاربردی

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 نوین در سبک‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و ارتقای کارایی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در صنعت
  • 2. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری و مصرف منابع در مدل‌های پیچیده
  • 3. معیارهای ارزیابی عملکرد و کارایی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 4. مقدمه‌ای بر استراتژی‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 5. آشنایی با مفاهیم پایه در فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 6. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها به منظور افزایش سرعت یادگیری
  • 7. تکنیک‌های پیش‌پردازش بهینه برای بهبود کارایی الگوریتم‌ها
  • 8. مبانی و الگوریتم‌های هرس شبکه عصبی (Pruning)
  • 9. روش‌های هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته در لایه‌های عصبی
  • 10. استراتژی‌های تعیین نرخ هرس برای حفظ دقت مدل
  • 11. مفاهیم و کاربردهای کوانتایزیشن (Quantization) در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. تکنیک‌های کوانتایزیشن پس از آموزش (PTQ)
  • 13. آموزش آگاه از کوانتایزیشن (QAT) برای حفظ دقت در مدل‌های فشرده
  • 14. روش‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 15. طراحی معماری معلم و شاگرد در فرآیند تقطیر
  • 16. بهینه‌سازی توابع زیان در فرآیند انتقال دانش
  • 17. مقدمه‌ای بر فاکتورگیری ماتریسی و تقریب وزن‌ها
  • 18. استفاده از روش‌های تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای کاهش پارامترها
  • 19. تکنیک‌های اشتراک‌گذاری وزن در مدل‌های عصبی
  • 20. معرفی معماری‌های سبک و کارآمد در بینایی ماشین
  • 21. بررسی مدل‌های مبتنی بر جداسازی کانولوشن (Depthwise Separable Convolution)
  • 22. بهینه‌سازی توابع فعال‌ساز برای کاهش بار محاسباتی
  • 23. استفاده از تکنیک‌های یکپارچه‌سازی لایه‌ها (Layer Fusion)
  • 24. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع در زمان استنتاج
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های بهینه روی سخت‌افزارهای لبه (Edge Computing)
  • 26. بررسی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای پردازش هوش مصنوعی
  • 27. استفاده از چارچوب‌های متن‌باز برای تبدیل و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 28. آشنایی با فرمت‌های استاندارد تبادل مدل نظیر ONNX
  • 29. بهینه‌سازی گراف محاسباتی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 30. تکنیک‌های بهینه‌سازی چیدمان داده‌ها در حافظه
  • 31. ارزیابی تأثیر فشرده‌سازی بر پایداری مدل در کاربردهای واقعی
  • 32. روش‌های مانیتورینگ کارایی مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 33. مدیریت چرخه حیات مدل‌های بهینه‌سازی شده
  • 34. راهکارهای مقابله با افت دقت در مدل‌های فشرده‌شده
  • 35. تکنیک‌های کالیبراسیون مدل پس از اعمال روش‌های بهینه‌سازی
  • 36. بررسی تطبیقی روش‌های بهینه‌سازی در پروژه‌های صنعتی
  • 37. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش هزینه‌های آموزش مجدد
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی با استفاده از تکنیک‌های سبک‌سازی
  • 39. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در توسعه و استقرار مدل‌های بهینه
  • 40. تضمین انطباق مدل‌های بهینه با استانداردهای کیفیت داده
  • 41. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج بهینه‌سازی در پروژه‌های پژوهشی
  • 42. چشم‌انداز آینده در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📚 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.