اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی برای افزایش کارایی و کاهش حجم شبکه‌های عصبی عمیق (Parsimony in Deep Learning)

کتاب راهکارهای عملی برای افزایش کارایی و کاهش حجم شبکه‌های عصبی عمیق (Parsimony in Deep Learning)

تگ‌ها: Deep Learning بهینه‌سازی شبکه عصبی پردازش داده‌های حجیم فشرده‌سازی مدل کاهش حجم مدل مدل‌های عصبی کارآمد هوش مصنوعی یادگیری صرفه‌جویانه 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 برای افزایش کارایی و کاهش حجم شبکه‌های عصبی عمیق (Parsimony in Deep Learning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری کم‌هزینه و اصل پارسیمونی
  • 3. بررسی چالش‌های محاسباتی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 4. آشنایی با ساختار و معماری شبکه‌های عصبی با هدف کاهش پیچیدگی
  • 5. معرفی روش‌های هرس کردن وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 6. تکنیک‌های هرس کردن ساختاریافته در مقابل هرس کردن غیرساختاریافته
  • 7. اهمیت تابع هزینه در انتخاب ویژگی‌های کلیدی شبکه
  • 8. الگوریتم‌های انتخاب ویژگی برای کاهش ابعاد داده‌های ورودی
  • 9. استفاده از تنظیم‌کننده‌های L1 و L2 برای ایجاد پراکندگی در وزن‌ها
  • 10. مفهوم پراکندگی در لایه‌های شبکه و تأثیر آن بر کارایی
  • 11. روش‌های تقطیر دانش برای انتقال یادگیری از مدل‌های بزرگ به کوچک
  • 12. معماری‌های سبک و کارآمد برای کاربردهای موبایل و لبه
  • 13. کمی‌سازی وزن‌ها و فعال‌سازها برای کاهش حافظه مصرفی
  • 14. اثرات کمی‌سازی بر دقت مدل و روش‌های جبران افت عملکرد
  • 15. روش‌های کاهش دقت عددی و تأثیر آن بر سرعت پردازش
  • 16. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی در محیط‌های محدود
  • 17. تکنیک‌های فشرده‌سازی مبتنی بر تجزیه ماتریس‌ها
  • 18. استفاده از شبکه‌های عصبی با وزن‌های باینری
  • 19. بررسی روش‌های اشتراک‌گذاری وزن در لایه‌های شبکه
  • 20. تکنیک‌های کاهش افزونگی در لایه‌های کانولوشنی
  • 21. معرفی الگوریتم‌های جستجوی معماری عصبی کارآمد
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های فشرده با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های بهینه‌شده بر اساس شاخص‌های سرعت و دقت
  • 25. استراتژی‌های آموزش مدل‌های کم‌حجم از ابتدا
  • 26. مدیریت حافظه در زمان استنتاج مدل‌های عمیق
  • 27. تجزیه و تحلیل تنگناهای سخت‌افزاری در پردازش مدل‌های سنگین
  • 28. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های فشرده‌سازی شده
  • 29. تطبیق مدل‌های بهینه‌شده با محدودیت‌های پردازشی سخت‌افزار داخلی
  • 30. آینده یادگیری ماشین با تمرکز بر مدل‌های کوچک و کارآمد
  • 31. ارائه راهکارهای عملی برای استقرار مدل‌های بهینه در سامانه‌های ملی
  • 32. مستندسازی و بهبود مستمر در فرآیند تولید مدل‌های هوش مصنوعی
  • 33. اخلاق حرفه‌ای در استفاده از منابع محاسباتی و هوش مصنوعی مسئولانه

📚 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.