اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی فشرده‌سازی و ارتقای بهره‌وری در شبکه‌های عصبی عمیق

کتاب راهکارهای عملی فشرده‌سازی و ارتقای بهره‌وری در شبکه‌های عصبی عمیق

تگ‌ها: Deep Learning Machine Learning Optimization بهینه‌سازی مدل تنک‌سازی مدل شبکه‌های عصبی عمیق فشرده‌سازی شبکه عصبی هرس شبکه عصبی هوش مصنوعی 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 ارتقای بهره‌وری در شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی و کاهش پیچیدگی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی فشرده‌سازی مدل‌های شبکه عصبی و اهمیت بهره‌وری محاسباتی
  • 2. بررسی چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ در محیط‌های محدود
  • 3. مفهوم پراکندگی در وزن‌های شبکه عصبی و انواع آن
  • 4. آشنایی با تکنیک هرس کردن پارامترها و کاهش حجم مدل
  • 5. معرفی روش‌های هرس ساختاریافته در مقابل هرس غیرساختاریافته
  • 6. اثرات هرس بر دقت مدل و نرخ فشرده‌سازی
  • 7. الگوریتم‌های انتخاب وزن‌های کم‌اهمیت در شبکه‌های عصبی
  • 8. بررسی تابع هزینه و نقش آن در شناسایی پارامترهای مازاد
  • 9. روش‌های هرس تدریجی در حین آموزش مدل
  • 10. تکنیک‌های تنظیم وزن با استفاده از جریمه‌های L1 و L2
  • 11. بررسی تأثیر هرس بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 12. مفاهیم پایه در کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازها
  • 13. تبدیل اعداد اعشاری به اعداد صحیح در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 14. کوانتیزاسیون پس از آموزش و چالش‌های حفظ دقت
  • 15. آموزش مدل‌های کوانتیزه شده به روش آگاه از کوانتیزاسیون
  • 16. بررسی روش‌های تقطیر دانش برای کاهش ابعاد مدل
  • 17. استراتژی‌های انتقال دانش از مدل معلم به مدل شاگرد
  • 18. استفاده از معماری‌های کوچک و کارآمد در طراحی شبکه
  • 19. بهینه‌سازی لایه‌های کانولوشن با استفاده از فاکتورسازی
  • 20. بررسی تأثیر فشرده‌سازی بر مصرف انرژی در سیستم‌های تعبیه شده
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های فشرده‌شده در محیط‌های عملیاتی
  • 22. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل میزان پراکندگی مدل‌ها
  • 23. روش‌های پایش و مدیریت حافظه در حین اجرای استنتاج
  • 24. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 25. کاربرد فشرده‌سازی در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای پردازش در لحظه
  • 27. روش‌های ترکیب هرس و کوانتیزاسیون برای نتایج بهینه
  • 28. ارزیابی تعادل میان سرعت پردازش و دقت پیش‌بینی
  • 29. پیاده‌سازی بهینه‌سازی‌ها در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 30. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های فشرده‌شده
  • 31. مستندسازی و استقرار مدل‌های بهینه در کاربردهای صنعتی
  • 32. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با رعایت حریم خصوصی
  • 33. آینده‌نگری در طراحی تراشه‌های اختصاصی برای مدل‌های فشرده

📚 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.