اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی موازی NEAT برای آموزش سریع‌تر

کتاب پیاده‌سازی موازی NEAT برای آموزش سریع‌تر

تگ‌ها: AI Optimization Code Optimization Deep Learning Distributed Training Evolutionary Algorithms Fast Training Genetic Algorithms Machine Learning NEAT Neuroevolution Open Source Parallel Computing Parallel NeuroEvolution Performance Tuning Python NEAT Implementation

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 پیاده‌سازی موازی NEAT برای آموزش سریع‌تر

موضوع کلی: الگوریتم‌های تکاملی

موضوع میانی: نیورو-تکامل (NEAT)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی و کاربرد آنها در یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه‌ای ژنتیک به صورت گرافی: ژن، نئورون، اتصال
  • 3. مفاهیم پایه‌های NEAT: ابتکار افزودن نئورون و اتصال
  • 4. فرآیند تکامل جمعیتی در NEAT: انتخاب، جهش، جهش کوچک
  • 5. داده‌های ژنوتیپ به فنوتیپ: نقشه‌برداری ژن به ساختار شبکه عصبی
  • 6. اجرای یک الگوریتم NEAT تکیه‌ای: تنظیم پارامترهای جمعیت، نرخ جهش، نرخ جهش کوچک
  • 7. پیاده‌سازی ساده NEAT در پایتون: ساخت کلاس NEAT با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 8. ارزیابی عملکرد: تابع هدف، محاسبه خطا و انتخاب بر اساس برازش
  • 9. نمایش و تجسم شبکه‌های تکامل‌یافته: استفاده از کتابخانه‌های رسم گراف
  • 10. بهینه‌سازی پارامترهای کلیدی NEAT: تاثیر نرخ جهش، اندازه جمعیت و محدودیت نسل
  • 11. اشکال‌زدایی رایج در اجرای NEAT: خطاهای شبکه و راه‌حل‌ها
  • 12. ساخت یک رابط کاربری برای نظارت بر روند تکامل NEAT
  • 13. ذخیره‌سازی و بازیابی شبکه‌های NEAT: استفاده از فایل‌های pickling و JSON
  • 14. مفاهیم محاسبات موازی: فرآیندهای همزمان، تقسیم‌بندی کار و اشتراک‌گذاری حافظه
  • 15. پیاده‌سازی NEAT تکیه‌ای با استفاده از مولتی‌پروسسینگ در پایتون
  • 16. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از مولتی‌پروسسینگ مبتنی بر پردازش موازی
  • 17. ارزیابی برابری در اجرای موازی NEAT: تضمین بازتولید دقیق
  • 18. بهبود عملکرد NEAT با استفاده از پردازش موازی GPU
  • 19. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از CUDA برای شتاب‌بخشی به آموزش
  • 20. استفاده از کتابخانه‌های موازی NEAT مانند deap-parallel
  • 21. مفاهیم پردازش توزیع‌شده برای NEAT در چندین ماشین
  • 22. پیاده‌سازی NEAT توزیع‌شده با استفاده از Message Passing Interface (MPI)
  • 23. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از Ray برای اجرای موازی در مقیاس بزرگ
  • 24. بهینه‌سازی انتقال داده در NEAT موازی: کاهش هزینه‌های ارتباط
  • 25. نکات عملی برای پیاده‌سازی موازی NEAT در محیط‌های تولیدی
  • 26. خطاهای رایج در NEAT موازی: عدم همگام‌سازی و بازتولید
  • 27. بهبود قابلیت همگام‌سازی NEAT با استفاده از اجزای غیرقابل تغییر
  • 28. استفاده از مدل‌های NEAT ذخیره‌شده به صورت موازی برای آموزش سریع‌تر
  • 29. ارزیابی سرعت آموزش NEAT تکیه‌ای در مقابل نسخه تک‌پروسسوری
  • 30. اندازه‌گیری دقت و سرعت NEAT موازی در مجموعه‌های داده مختلف
  • 31. مقایسه NEAT موازی با سایر الگوریتم‌های تکاملی موازی
  • 32. بررسی کارایی NEAT موازی در هوش مصنوعی‌های دنیای واقعی (بازی، کنترل)
  • 33. بهینه‌سازی پارامترهای موازی NEAT برای انواع سخت‌افزارهای مختلف
  • 34. آینده محاسبات موازی NEAT: ادغام با یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 35. راهنمای شروع سریع برای پیاده‌سازی NEAT موازی در یک پروژه واقعی
  • 36. ساخت یک چارچوب آزمایشی برای آزمایش نسخه‌های مختلف NEAT موازی
  • 37. به اشتراک‌گذاری منابع محاسباتی NEAT با استفاده از ابری‌های عمومی
  • 38. راهکارهای امنیتی برای NEAT توزیع‌شده: حفاظت از داده‌های ژنوتیپ
  • 39. راهنمای رفع اشکال NEAT موازی در محیط‌های چندپروسسوری
  • 40. بهینه‌سازی حافظه NEAT موازی برای مشکل‌های بزرگ
  • 41. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از پردازش موازی GPU با استفاده از PyTorch
  • 42. پیاده‌سازی NEAT موازی با استفاده از TensorFlow Distributed
  • 43. ایجاد یک رابط کاربری کاربرپسند برای نظارت بر NEAT موازی
  • 44. پیکربندی NEAT موازی برای سخت‌افزارهای ابری (مثلاً Amazon EC2، Google Cloud TPUs)
  • 45. بهینه‌سازی مصرف انرژی در NEAT موازی برای محاسبات پایدار
  • 46. ارزیابی تاثیر NEAT موازی بر زمان آموزش در مدل‌های بزرگ
  • 47. پیاده‌سازی NEAT موازی با استفاده از Rust برای عملکرد بالاتر
  • 48. مقایسه عملکرد NEAT موازی در C++ در مقابل پایتون
  • 49. بهینه‌سازی کد NEAT موازی برای اجرای چندریسمانی
  • 50. استفاده از NEAT موازی در سیستم‌های بازی زمان‌real-time
  • 51. پیاده‌سازی NEAT موازی برای کاربردهای هوش مصنوعی درون‌خطی
  • 52. بهینه‌سازی NEAT موازی با استفاده از توابع هدف پویا
  • 53. پیکربندی NEAT موازی برای حافظه کاری محدود
  • 54. ارزیابی مقیاس‌پذیری NEAT موازی با افزایش اندازه جمعیت
  • 55. بهینه‌سازی ارتباطات NEAT موازی برای شبکه‌های پراکنده
  • 56. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از پردازش موازی GPU با استفاده از JAX
  • 57. پیاده‌سازی NEAT موازی با استفاده از Dask برای پردازش موازی داده‌ها
  • 58. بهینه‌سازی NEAT موازی با استفاده از تکنیک‌های سرعت‌بخشی (مثلاً numba)
  • 59. ساخت یک کتابخانه قابل نصب مجدد برای NEAT موازی
  • 60. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از پردازش موازی GPU با استفاده از CuPy
  • 61. ارزیابی NEAT موازی در محیط‌های پلتفرم ابری
  • 62. راهنمای استقرار NEAT موازی در محیط‌های پلتفرم ابری
  • 63. بهینه‌سازی NEAT موازی برای پردازش موازی GPU با استفاده از mixed precision
  • 64. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از پردازش موازی GPU با استفاده از TensorFlow
  • 65. پیاده‌سازی NEAT موازی با استفاده از PyTorch Distributed
  • 66. بهینه‌سازی NEAT موازی برای پردازش موازی GPU با استفاده از Horovod
  • 67. ارزیابی NEAT موازی با استفاده از سناریوهای آزمایشی واقعی
  • 68. بهینه‌سازی NEAT موازی با استفاده از تنظیم خودکار پارامترها
  • 69. راهنمای شروع سریع برای استفاده از NEAT موازی در یک پروژه تحقیقاتی
  • 70. بهینه‌سازی NEAT موازی با استفاده از پردازش موازی GPU با استفاده از Apple Metal
  • 71. پیاده‌سازی NEAT موازی با استفاده از OpenCL برای محاسبات بین‌پلتفرم
  • 72. بهینه‌سازی NEAT موازی با استفاده از پروتکل‌های کم‌ابرازش برای کاهش ترافیک شبکه
  • 73. مدل‌سازی فرآیندهای NEAT با استفاده از پردازش موازی GPU با استفاده از MXNet
  • 74. ارزیابی NEAT موازی در محیط‌های توکار با منابع محدود
  • 75. بهینه‌سازی NEAT موازی برای اجرای موازی در پردازشگرهای کوانتومی (آینده‌نگر)

📚 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.