اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی معماری عصبی کارآمد برای کاربردهای هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی معماری عصبی کارآمد برای کاربردهای هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی
• 2. اهمیت انتخاب معماری در یادگیری ماشین
• 3. چالش‌های جستجوی دستی معماری
• 4. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 5. انواع لایه‌های شبکه‌های عصبی
• 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر گرادیان کاهشی
• 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 10. مفاهیم بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
• 11. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
• 12. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 13. تنظیم‌گری (Regularization) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 14. روش‌های تنظیم‌گری (Dropout, L1/L2)
• 15. معماری‌های کانولوشنی (CNN)
• 16. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 17. معماری‌های بازگشتی (RNN)
• 18. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 20. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 21. مقدمه‌ای بر معماری‌های ترنسفورمر
• 22. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 23. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 24. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی (NAS)
• 25. انگیزه‌های پشت NAS
• 26. چالش‌های اصلی NAS
• 27. مراحل اصلی فرآیند NAS
• 28. فضای جستجو (Search Space)
• 29. تعریف فضای جستجو
• 30. انواع فضاهای جستجوی پارامتری
• 31. انواع فضاهای جستجوی ترتیبی
• 32. انواع فضاهای جستجوی سلسله مراتبی
• 33. موتور جستجو (Search Strategy)
• 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 35. جستجوی مبتنی بر گرادیان (Gradient-based NAS)
• 36. جستجوی مبتنی بر یادگیری تقویتی (RL-based NAS)
• 37. جستجوی مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary NAS)
• 38. ارزیابی عملکرد (Performance Estimation Strategy)
• 39. آموزش کامل مدل‌های کاندید
• 40. آموزش با دقت پایین (Low-fidelity Training)
• 41. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای ارزیابی
• 42. پیش‌بینی کننده معماری (Architecture Predictors)
• 43. روش‌های درون‌یابی (Weight Sharing)
• 44. پایپ‌لاین‌های NAS کارآمد
• 45. معرفی NASNet
• 46. معماری‌های جستجو شده توسط NASNet
• 47. معرفی EfficientNet
• 48. اصول طراحی EfficientNet
• 49. تکنیک‌های مقیاس‌بندی در EfficientNet
• 50. مقایسه EfficientNet با مدل‌های پیشین
• 51. جستجوی معماری برای CNN ها
• 52. جستجوی معماری برای RNN ها
• 53. جستجوی معماری برای ترنسفورمرها
• 54. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (بینایی کامپیوتر)
• 55. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (پردازش زبان طبیعی)
• 56. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (سیستم‌های توصیه‌گر)
• 57. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (تشخیص پزشکی)
• 58. جستجوی معماری برای کاربردهای پردازش صوت
• 59. جستجوی معماری برای کاربردهای رباتیک
• 60. بهینه‌سازی معماری برای سخت‌افزارهای خاص (CPU)
• 61. بهینه‌سازی معماری برای سخت‌افزارهای خاص (GPU)
• 62. بهینه‌سازی معماری برای سخت‌افزارهای خاص (TPU)
• 63. بهینه‌سازی معماری برای دستگاه‌های موبایل (Edge AI)
• 64. بهینه‌سازی معماری برای دستگاه‌های کم‌مصرف
• 65. روش‌های جستجوی معماری با منابع محاسباتی محدود
• 66. معرفی یک چارچوب NAS متن‌باز (PyTorch/TensorFlow)
• 67. پیاده‌سازی یک فضای جستجوی ساده
• 68. پیاده‌سازی یک استراتژی جستجوی ساده
• 69. ارزیابی یک معماری کاندید
• 70. تنظیم پارامترهای NAS
• 71. چالش‌های تعمیم‌پذیری معماری‌های جستجو شده
• 72. تاثیر داده‌ها بر جستجوی معماری
• 73. تاثیر تابع هزینه بر جستجوی معماری
• 74. تاثیر معماری جستجو شده بر مصرف انرژی
• 75. تاثیر معماری جستجو شده بر زمان استنتاج
• 76. ملاحظات اخلاقی در جستجوی معماری
• 77. آینده جستجوی معماری عصبی
• 78. جستجوی معماری برای یادگیری تقویتی عمیق
• 79. جستجوی معماری برای شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 80. جستجوی معماری برای شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
• 81. جستجوی معماری برای شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
• 82. کاربرد NAS در یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 83. جستجوی معماری برای شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN)
• 84. جستجوی معماری برای شبکه‌های عصبی کوانتومی
• 85. فناوری‌های نوظهور در NAS
• 86. ابزارهای ارزیابی خودکار معماری
• 87. مدل‌های زبانی بزرگ و NAS
• 88. همکاری انسان و ماشین در NAS
• 89. پایدارسازی فرآیند جستجو
• 90. کاهش پیچیدگی محاسباتی NAS
• 91. افزایش انعطاف‌پذیری فضاهای جستجو
• 92. استفاده از دانش قبلی در NAS
• 93. جستجوی معماری برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 94. ارزیابی جامع معماری‌های جستجو شده
• 95. استانداردسازی معیارهای ارزیابی NAS
• 96. کاربرد NAS در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 97. مقدمه‌ای بر مدل‌های خودکار کارآمد
• 98. آینده معماری‌های عصبی خودکار
• 99. تکنیک‌های پیشرفته در جستجوی معماری
• 100. تحلیل آماری نتایج NAS