اکسپرس 24
کتاب تقطیر ویژگی برای دستگاه‌های هوشمند لبه (Edge AI)

کتاب تقطیر ویژگی برای دستگاه‌های هوشمند لبه (Edge AI)

تگ‌ها: Edge AI بهینه‌سازی مدل تقطیر ویژگی دستگاه‌های هوشمند محاسبات فراساختاری مدل‌های هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی لبه 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 تقطیر ویژگی برای دستگاه‌های هوشمند لبه (Edge AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و محاسبات فراساختاری

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تقطیر ویژگی
  • 2. یادگیری ماشین در دستگاه‌های لبه: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 3. تقطیر ویژگی: مفهوم و مزایا
  • 4. تقطیر دانش در مقابل تقطیر ویژگی
  • 5. معماری‌های مدل معلم و دانش‌آموز
  • 6. تابع زیان در تقطیر ویژگی
  • 7. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای تقطیر
  • 8. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 9. ارزیابی عملکرد تقطیر ویژگی
  • 10. تاثیر تقطیر ویژگی بر دقت مدل
  • 11. تاثیر تقطیر ویژگی بر سرعت مدل
  • 12. تاثیر تقطیر ویژگی بر مصرف انرژی
  • 13. تقطیر ویژگی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 14. تقطیر ویژگی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 15. تقطیر ویژگی با استفاده از ترانسفورمرها
  • 16. تقطیر ویژگی برای تشخیص تصویر
  • 17. تقطیر ویژگی برای پردازش زبان طبیعی
  • 18. تقطیر ویژگی برای تشخیص گفتار
  • 19. تقطیر ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 20. تقطیر ویژگی برای داده‌های حسگر
  • 21. تقطیر ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. تقطیر ویژگی برای یادگیری تقویتی
  • 23. تقطیر ویژگی در یادگیری خودنظارتی
  • 24. تقطیر ویژگی با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 25. تقطیر ویژگی برای مدل‌های چند وظیفه‌ای
  • 26. تقطیر ویژگی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 27. تقطیر ویژگی در شبکه‌های عصبی اسپایکینگ
  • 28. تقطیر ویژگی برای یادگیری فدرال
  • 29. تقطیر ویژگی برای حفظ حریم خصوصی
  • 30. تقطیر ویژگی مقاوم در برابر حملات خصمانه
  • 31. تقطیر ویژگی در محیط‌های با منابع محدود
  • 32. بهینه‌سازی هایپرمترهای تقطیر ویژگی
  • 33. استفاده از تقطیر ویژگی برای فشرده‌سازی مدل
  • 34. تقطیر ویژگی و یادگیری انتقال
  • 35. تقطیر ویژگی و دانش‌کاوی
  • 36. بررسی موردی: تقطیر ویژگی در تشخیص ناهنجاری
  • 37. بررسی موردی: تقطیر ویژگی در پیش‌بینی تقاضا
  • 38. بررسی موردی: تقطیر ویژگی در سیستم‌های نظارت تصویری
  • 39. بررسی موردی: تقطیر ویژگی در تشخیص پزشکی
  • 40. تقطیر ویژگی برای دستگاه‌های پوشیدنی
  • 41. تقطیر ویژگی برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 42. تقطیر ویژگی و محاسبات ابری لبه‌ای
  • 43. تقطیر ویژگی و شبکه‌های ۵G
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی تقطیر ویژگی در دنیای واقعی
  • 45. ابزارهای متن‌باز برای تقطیر ویژگی
  • 46. مقایسه کتابخانه‌های تقطیر ویژگی
  • 47. آینده تقطیر ویژگی
  • 48. تاثیر تقطیر ویژگی بر هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 49. تقطیر ویژگی و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 50. تقطیر ویژگی و کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 51. پلتفرم‌های سخت‌افزاری برای تقطیر ویژگی
  • 52. معماری‌های سخت‌افزاری بهینه برای تقطیر ویژگی
  • 53. تکنیک‌های کوانتیزاسیون در تقطیر ویژگی
  • 54. تکنیک‌های هرس کردن در تقطیر ویژگی
  • 55. تقطیر ویژگی و کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 56. تقطیر ویژگی و افزایش کارایی مدل
  • 57. تقطیر ویژگی و یادگیری افزایشی
  • 58. تقطیر ویژگی و یادگیری فعال
  • 59. تقطیر ویژگی و یادگیری چند نمونه‌ای
  • 60. تقطیر ویژگی و یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 61. استفاده از تقطیر ویژگی برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 62. استفاده از تقطیر ویژگی برای مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 63. استفاده از تقطیر ویژگی برای یادگیری از داده‌های نویزی
  • 64. تقطیر ویژگی و یادگیری قوی
  • 65. تقطیر ویژگی و یادگیری مستمر
  • 66. تقطیر ویژگی و یادگیری چند وجهی
  • 67. تقطیر ویژگی و یادگیری مبتنی بر نمودار
  • 68. تقطیر ویژگی و یادگیری عمیق گراف
  • 69. تقطیر ویژگی و یادگیری نمایش
  • 70. تقطیر ویژگی و یادگیری متریک
  • 71. تقطیر ویژگی و یادگیری مبتنی بر توجه
  • 72. تقطیر ویژگی و یادگیری خودرمزگذار
  • 73. تقطیر ویژگی و یادگیری واریانس خودکار
  • 74. تقطیر ویژگی و مدل‌سازی احتمالی
  • 75. تقطیر ویژگی و استنتاج بیزی
  • 76. تقطیر ویژگی و یادگیری ماشین قابل تفسیر
  • 77. تقطیر ویژگی و طراحی مدل‌های قابل اعتماد
  • 78. تقطیر ویژگی و اعتبارسنجی مدل
  • 79. تقطیر ویژگی و تست مدل
  • 80. تقطیر ویژگی و نظارت بر مدل
  • 81. تقطیر ویژگی و به‌روزرسانی مدل

📚 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.