اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین در طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعیِ بهینه (Efficient Deep Learning)

کتاب راهکارهای نوین در طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعیِ بهینه (Efficient Deep Learning)

تگ‌ها: Efficient Deep Learning بهینه‌سازی الگوریتم‌ها بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش داده‌های حجیم پردازش سریع شبکه عصبی مصنوعی محاسبات هوش مصنوعی 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 نوین در طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعیِ بهینه (Efficient Deep Learning)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و بهینه‌سازی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محاسباتی و ضرورت بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 2. معماری سخت‌افزاری و اثر آن بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
  • 3. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضای حافظه در شبکه‌های عصبی
  • 4. مفاهیم پایه در کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 5. آشنایی با تکنیک هرس کردن وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 6. هرس کردن ساختاریافته در مقابل هرس کردن غیرساختاریافته
  • 7. روش‌های کمی‌سازی وزن‌ها و فعال‌سازها
  • 8. کمی‌سازی پس از آموزش و بهینه‌سازی در زمان استنتاج
  • 9. تقطیر دانش و انتقال یادگیری از مدل‌های بزرگ به کوچک
  • 10. معماری‌های عصبی کارآمد و سبک‌وزن
  • 11. بهینه‌سازی توابع فعال‌سازی برای کاهش بار محاسباتی
  • 12. استفاده از عملیات ریاضی کم‌هزینه در لایه‌های کانولوشنی
  • 13. تکنیک‌های فشرده‌سازی ماتریس‌های وزن
  • 14. تجزیه ماتریس‌ها برای کاهش پارامترهای مدل
  • 15. بهینه‌سازی جریان داده در پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌ها
  • 16. مدیریت حافظه در زمان آموزش و استنتاج مدل‌های حجیم
  • 17. پیاده‌سازی بهینه شبکه‌های عصبی بازگشتی و ترنسفورمرها
  • 18. کاهش دقت محاسباتی بدون افت کیفیت خروجی
  • 19. بررسی تاثیر استفاده از اعداد ممیز شناور با دقت پایین
  • 20. تکنیک‌های اشتراک‌گذاری وزن در مدل‌های فشرده
  • 21. بهینه‌سازی گراف محاسباتی در چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 22. استفاده از الگوریتم‌های جستجوی معماری عصبی کارآمد
  • 23. ارزیابی کارایی مدل بر اساس شاخص‌های مصرف انرژی و زمان پاسخ
  • 24. بهینه‌سازی مدل برای اجرا روی لبه و دستگاه‌های هوشمند
  • 25. تکنیک‌های کاهش تاخیر در استنتاج بلادرنگ
  • 26. روش‌های افزایش سرعت آموزش مدل‌های بزرگ
  • 27. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های بهینه در محیط‌های صنعتی
  • 28. اصول طراحی نرم‌افزار برای بهره‌وری حداکثری از سخت‌افزار
  • 29. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات در شبکه
  • 30. استفاده از حافظه پنهان برای بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها
  • 31. بررسی محدودیت‌های پهنای باند حافظه در آموزش مدل‌های عمیق
  • 32. روش‌های بهینه‌سازی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سرورهای داخلی
  • 33. پایش عملکرد مدل‌های بهینه در محیط عملیاتی
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین برای پردازش تصویر سریع
  • 35. تکنیک‌های کاهش حجم مدل در پردازش زبان طبیعی
  • 36. استانداردهای ملی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 37. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در طراحی مدل‌های هوش مصنوعی بهینه
  • 38. روش‌های مستندسازی فنی برای نگهداری مدل‌های بهینه‌سازی شده
  • 39. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی
  • 40. آینده‌نگری در طراحی معماری‌های عصبی پایدار و کم‌مصرف

📚 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.