اکسپرس 24
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای عملی

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای عملی

تگ‌ها: Fleet Learning الگوریتم‌های یادگیری بهینه‌سازی مدل تکنیک‌های کوانتیزاسیون شبکه‌های عصبی کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری گروهی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای عملی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 3. کاهش اندازه مدل با کوانتیزاسیون
  • 4. افزایش سرعت استنتاج با کوانتیزاسیون
  • 5. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 7. مبانی محاسبات ممیز شناور
  • 8. تبدیل اعداد ممیز شناور به اعداد صحیح
  • 9. مقایسه انواع کوانتیزاسیون (۸ بیتی، ۴ بیتی، ۲ بیتی)
  • 10. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 11. استراتژی‌های جبران کاهش دقت
  • 12. کوانتیزاسیون وزن‌ها
  • 13. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 14. کوانتیزاسیون لایه‌های کانولوشن
  • 15. کوانتیزاسیون لایه‌های کاملاً متصل
  • 16. کوانتیزاسیون در شبکه‌های بازگشتی
  • 17. کوانتیزاسیون در شبکه‌های ترانسفورمر
  • 18. کوانتیزاسیون پویا در مقابل کوانتیزاسیون ایستا
  • 19. کوانتیزاسیون در پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 20. کوانتیزاسیون در پردازنده‌های عصبی (NPU)
  • 21. کوانتیزاسیون در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 22. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تشخیص تصویر
  • 23. کوانتیزاسیون برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 24. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تشخیص صدا
  • 25. کوانتیزاسیون برای مدل‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)
  • 26. کوانتیزاسیون برای مدل‌های سری زمانی
  • 27. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 28. استفاده از یادگیری تقویتی برای کوانتیزاسیون
  • 29. کوانتیزاسیون با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 30. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل کوانتیزه شده
  • 31. ارزیابی عملکرد مدل کوانتیزه شده
  • 32. مقایسه ابزارهای کوانتیزاسیون مختلف (TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime)
  • 33. کوانتیزاسیون برای مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 34. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال
  • 35. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندوظیفه‌ای
  • 36. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی
  • 37. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
  • 38. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 39. کوانتیزاسیون و کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 40. بهبود دقت مدل‌های کوانتیزه شده با استفاده از تقطیر دانش
  • 41. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
  • 42. کوانتیزاسیون بر اساس اهمیت (Importance-Aware Quantization)
  • 43. کوانتیزاسیون مبتنی بر خوشه (Clustering-Based Quantization)
  • 44. کوانتیزاسیون با استفاده از کدینگ هافمن
  • 45. کوانتیزاسیون با استفاده از کدینگ ورنهایم
  • 46. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 47. کوانتیزاسیون و کاهش حجم حافظه
  • 48. کوانتیزاسیون و انتقال مدل به دستگاه‌های با منابع محدود
  • 49. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مصرف باتری
  • 50. کوانتیزاسیون و بهبود تجربه کاربری
  • 51. کوانتیزاسیون و کاهش تأخیر
  • 52. کوانتیزاسیون و افزایش مقیاس‌پذیری
  • 53. کوانتیزاسیون و استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 54. کوانتیزاسیون و استقرار مدل در محیط‌های محلی
  • 55. کوانتیزاسیون و استقرار مدل در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. کوانتیزاسیون و نظارت بر عملکرد مدل
  • 57. کوانتیزاسیون و به‌روزرسانی مدل
  • 58. کوانتیزاسیون و مدیریت نسخه‌های مدل
  • 59. کوانتیزاسیون و تست مدل
  • 60. کوانتیزاسیون و اعتبارسنجی مدل
  • 61. کوانتیزاسیون و خطایابی مدل
  • 62. کوانتیزاسیون و بررسی امنیتی مدل
  • 63. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل تشخیص تصویر در یک دستگاه تلفن همراه
  • 64. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل پردازش زبان طبیعی برای یک ربات گفتگو
  • 65. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل تشخیص صدا برای یک سیستم دستیار صوتی
  • 66. آینده کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 67. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی کوانتیزاسیون
  • 68. تحقیقات جاری در زمینه کوانتیزاسیون
  • 69. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پیشرفته برای کوانتیزاسیون
  • 70. بهینه‌سازی هایپرمترهای کوانتیزاسیون
  • 71. کوانتیزاسیون و یادگیری خودنظارتی
  • 72. تکنیک‌های کاهش حساسیت به کوانتیزاسیون
  • 73. کوانتیزاسیون و یادگیری افزایشی
  • 74. کوانتیزاسیون و یادگیری فعال
  • 75. کوانتیزاسیون و یادگیری چندنمایه‌ای
  • 76. کوانتیزاسیون و یادگیری مبتنی بر متا
  • 77. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی عمیق
  • 78. کوانتیزاسیون و یادگیری گراف
  • 79. کوانتیزاسیون و یادگیری هندسی
  • 80. کوانتیزاسیون و یادگیری توپولوژیکی
  • 81. کوانتیزاسیون و یادگیری مولد

📚 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.