اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملیاتی تنظیم ابرپارامترها با استفاده از Ray Tune در سامانه‌های هوشمند مقیاس‌بزرگ

کتاب راهکارهای عملیاتی تنظیم ابرپارامترها با استفاده از Ray Tune در سامانه‌های هوشمند مقیاس‌بزرگ

تگ‌ها: Ray Tune بهینه‌سازی ابرپارامترها پردازش مقیاس‌بزرگ پردازش موازی تنظیم مدل‌های هوش مصنوعی زیرساخت هوشمند مدل‌سازی داده‌محور 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 عملیاتی تنظیم ابرپارامترها با استفاده از Ray Tune در سامانه‌های هوشمند مقیاس‌بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و ضرورت تنظیم ابرپارامترها
  • 2. آشنایی با معماری و قابلیت‌های کتابخانه Ray
  • 3. نصب و پیکربندی محیط عملیاتی Ray در خوشه‌های پردازشی
  • 4. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی و فضای جستجوی ابرپارامترها
  • 5. ساختار کلی و نحوه تعریف تابع هدف در Ray Tune
  • 6. بررسی انواع الگوریتم‌های جستجو در تنظیم مدل
  • 7. استفاده از جستجوی شبکه‌ای Grid Search در مقیاس بزرگ
  • 8. به‌کارگیری جستجوی تصادفی Random Search برای کاهش زمان آموزش
  • 9. الگوریتم بهینه‌سازی بیزی در تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق
  • 10. استفاده از الگوریتم HyperBand برای تخصیص منابع محاسباتی
  • 11. ترکیب الگوریتم‌های ASHA و HyperBand برای افزایش سرعت همگرایی
  • 12. مدیریت منابع محاسباتی و زمان‌بندی وظایف در Ray Tune
  • 13. کار با فراخوان‌های بازگشتی یا Callbacks برای پایش آموزش
  • 14. ذخیره‌سازی و مدیریت نقاط چک‌پوینت Checkpoints در طول بهینه‌سازی
  • 15. پیاده‌سازی موازی‌سازی توزیع‌شده با استفاده از Ray Train
  • 16. مدیریت خطاهای رایج در فرآیند تنظیم ابرپارامترها
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های بهینه‌شده با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 18. یکپارچه‌سازی Ray Tune با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند PyTorch
  • 19. تنظیم ابرپارامترها برای مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر با استفاده از ابزارهای توزیع‌شده
  • 21. نظارت بر فرآیند آموزش با استفاده از ابزار Ray Dashboard
  • 22. تحلیل داده‌های خروجی و گزارش‌گیری از نتایج بهینه‌سازی
  • 23. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
  • 24. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های مقیاس‌بزرگ
  • 25. استراتژی‌های انتخاب ابرپارامترهای بهینه برای مدل‌های پیچیده
  • 26. مدیریت نسخه‌بندی و کنترل تغییرات در آزمایش‌های هوش مصنوعی
  • 27. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های داده‌محور در محیط‌های ابری
  • 28. تأمین امنیت و مدیریت دسترسی در پلتفرم‌های محاسباتی اشتراکی
  • 29. مستندسازی و استانداردسازی فرآیند تنظیم مدل در سازمان
  • 30. مطالعه موردی پیاده‌سازی سیستم تنظیم خودکار مدل در سامانه‌های مقیاس‌بزرگ
  • 31. چالش‌های عملیاتی در انتقال از محیط آزمایشگاهی به عملیاتی
  • 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های محاسباتی هوش مصنوعی
  • 33. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تسریع فرآیند جستجو
  • 34. تکنیک‌های کاهش نویز در ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 35. بهترین شیوه‌ها برای نگهداری و بروزرسانی مدل‌های تولیدی
  • 36. آینده‌نگری در توسعه پلتفرم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر

📚 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.