اکسپرس 24
کتاب راهنمای کاربردی مهاجرت از PyTorch به JAX: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با رویکرد تابع‌محور (Stateless)

کتاب راهنمای کاربردی مهاجرت از PyTorch به JAX: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با رویکرد تابع‌محور (Stateless)

تگ‌ها: آموزش JAX آموزش PyTorch 2 برنامه‌نویسی تابعی برنامه‌نویسی عصبی بهینه‌سازی مدل شبکه‌های عصبی محاسبات عددی 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 راهنمای کاربردی مهاجرت از PyTorch به JAX: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با رویکرد تابع‌محور (Stateless)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری یادگیری عمیق در قالب برنامه‌نویسی تابع‌محور
  • 2. تفاوت‌های بنیادین پارادایم شیءگرا در PyTorch و تابع‌محور در JAX
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای JAX و کتابخانه‌های وابسته
  • 4. ساختار داده‌های آرایه‌ای در JAX و تفاوت‌های آن با تنسورهای PyTorch
  • 5. مدیریت حافظه و تغییرناپذیری داده‌ها در JAX
  • 6. مفهوم تابع pure و اهمیت آن در مدل‌سازی ریاضی
  • 7. آشنایی با کتابخانه XLA و نقش آن در شتاب‌دهی محاسبات
  • 8. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز با استفاده از JAX.numpy
  • 9. کاربرد عملگر jit برای کامپایل توابع و افزایش سرعت اجرا
  • 10. مدیریت وضعیت در مدل‌های عصبی بدون استفاده از کلاس‌های متغیر
  • 11. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی در قالب توابع خالص
  • 12. تفاوت‌های مکانیسم autograd در PyTorch و سیستم vmap و grad در JAX
  • 13. محاسبه گرادیان‌های مرتبه اول و دوم با استفاده از jax.grad
  • 14. بهینه‌سازی محاسبات برداری با استفاده از jax.vmap
  • 15. پیاده‌سازی عملیات کانولوشن و لایه‌های خطی به صورت تابع‌محور
  • 16. مهاجرت از ماژول nn.Module به ساختارهای تابع‌محور در JAX
  • 17. استفاده از کتابخانه Flax برای تعریف مدل‌های عصبی
  • 18. مدیریت پارامترهای مدل در قالب ساختارهای داده‌ای ثابت
  • 19. پیاده‌سازی حلقه‌های آموزش مدل (Training Loop) بدون تغییر وضعیت
  • 20. استفاده از Optax برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 21. پیاده‌سازی توابع زیان (Loss Functions) در رویکرد تابع‌محور
  • 22. مدیریت دسته‌های داده (Data Batching) و پیش‌پردازش در JAX
  • 23. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه (Attention) و ترنسفورمرها با رویکرد Stateless
  • 24. مهاجرت مدل‌های بینایی ماشین از PyTorch به JAX
  • 25. تجزیه و تحلیل عملکرد و رفع خطاهای رایج در تبدیل مدل‌ها
  • 26. استفاده از jax.pmap برای آموزش مدل روی چندین پردازنده گرافیکی
  • 27. تکنیک‌های مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ با استفاده از JAX
  • 28. مقایسه کارایی مدل‌های مهاجرت داده شده با نسخه‌های اصلی PyTorch
  • 29. ارزیابی مدل‌های نهایی و استخراج خروجی در محیط‌های عملیاتی
  • 30. بهینه‌سازی نهایی و استقرار مدل‌های JAX در محیط‌های تولیدی

📚 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.