اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی معماری عصبی (بخش اول)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی معماری عصبی (بخش اول)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی
• 2. چالش‌های طراحی معماری شبکه‌های عصبی
• 3. نیاز به اتوماسیون در طراحی معماری
• 4. مفهوم جستجوی معماری عصبی (NAS)
• 5. اهداف اصلی NAS
• 6. تاریخچه مختصری از NAS
• 7. انواع رویکردهای NAS
• 8. جستجوی مبتنی بر تصادفی‌سازی
• 9. جستجوی مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی
• 10. جستجوی مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 11. جستجوی مبتنی بر گرادیان
• 12. معماری‌های جستجو شده (Search Space)
• 13. تعریف فضای جستجو
• 14. انواع فضاهای جستجو
• 15. فضاهای جستجوی سلولی
• 16. فضاهای جستجوی مبتنی بر بلوک
• 17. فضاهای جستجوی مبتنی بر عملیات
• 18. فضاهای جستجوی مبتنی بر اتصالات
• 19. طراحی فضای جستجوی کارآمد
• 20. معیارهای ارزیابی معماری‌ها
• 21. تابع هدف در NAS
• 22. معیارهای دقت (Accuracy)
• 23. معیارهای پیچیدگی محاسباتی
• 24. معیارهای مصرف حافظه
• 25. ترکیب معیارها برای ارزیابی
• 26. روش‌های ارزیابی معماری‌ها
• 27. ارزیابی مستقیم (Direct Evaluation)
• 28. ارزیابی نیابتی (Proxy Evaluation)
• 29. ارزیابی با استفاده از مدل‌های کوچک
• 30. ارزیابی با داده‌های زیرمجموعه
• 31. پیمایش فضای جستجو
• 32. الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر تصادفی‌سازی
• 33. الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی
• 34. انتخاب والدین و فرزندان
• 35. جهش و ترکیب در الگوریتم‌های تکاملی
• 36. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم تکاملی
• 37. الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 38. تعریف عامل (Agent) و محیط (Environment)
• 39. حالت (State)، عمل (Action) و پاداش (Reward)
• 40. یادگیری سیاست (Policy Learning)
• 41. شبکه عصبی به عنوان کنترل‌کننده
• 42. الگوریتم‌های جستجوی مبتنی بر گرادیان
• 43. نحوه اعمال گرادیان در فضای جستجو
• 44. معماری‌های نیابتی (Surrogate Models)
• 45. استفاده از مدل‌های نیابتی برای پیش‌بینی عملکرد
• 46. آموزش مدل‌های نیابتی
• 47. بهبود کارایی مدل‌های نیابتی
• 48. روش‌های جستجوی معماری عصبی پیشرفته
• 49. جستجوی معماری سلولی (Cellular NAS)
• 50. طراحی سلول‌های عملیاتی
• 51. ترکیب سلول‌ها برای ساخت شبکه کامل
• 52. جستجوی معماری مبتنی بر عملیات (Operation-based NAS)
• 53. جستجوی معماری مبتنی بر اتصالات (Connection-based NAS)
• 54. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص
• 55. NAS برای تشخیص تصویر
• 56. NAS برای پردازش زبان طبیعی
• 57. NAS برای شبکه‌های مولد
• 58. NAS برای کاربردهای محدود منابع
• 59. مباحث پیشرفته در NAS
• 60. یادگیری چند وظیفه‌ای در NAS
• 61. یادگیری انتقالی در NAS
• 62. بهینه‌سازی توزیع شده در NAS
• 63. انطباق معماری با سخت‌افزار
• 64. روش‌های کاهش هزینه محاسباتی در NAS
• 65. استفاده از دانش پیشین در NAS
• 66. تکنیک‌های تنظیم هیپرپارامتر در NAS
• 67. ارزیابی آماری معماری‌های جستجو شده
• 68. اثرات عدم قطعیت در NAS
• 69. نکات عملی در پیاده‌سازی NAS
• 70. ابزارها و کتابخانه‌های موجود برای NAS
• 71. چالش‌های آینده در NAS
• 72. مقایسه رویکردهای مختلف NAS
• 73. مطالعات موردی موفق در NAS
• 74. کاربرد NAS در صنعت
• 75. تاثیر NAS بر پیشرفت هوش مصنوعی
• 76. نقش NAS در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 77. بررسی محدودیت‌های فعلی NAS
• 78. چشم‌انداز تحقیقاتی آینده در NAS
• 79. اصول اخلاقی در طراحی معماری‌های هوش مصنوعی
• 80. معماری‌های پایدار در NAS
• 81. معماری‌های قابل تفسیر در NAS
• 82. کاربرد NAS در رباتیک
• 83. کاربرد NAS در سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. بهینه‌سازی مصرف انرژی در معماری‌های NAS
• 85. معماری‌های سلسله مراتبی در NAS
• 86. جستجوی معماری با محدودیت‌های زمانی
• 87. جستجوی معماری با محدودیت‌های پهنای باند
• 88. جستجوی معماری برای یادگیری فدرال
• 89. اهمیت داده‌های آموزشی در NAS
• 90. تاثیر نوع داده بر معماری جستجو شده
• 91. روش‌های ارزیابی معماری در شرایط داده نامتوازن
• 92. کاربرد NAS در تشخیص ناهنجاری
• 93. کاربرد NAS در تحلیل سری‌های زمانی
• 94. کاربرد NAS در پردازش سیگنال
• 95. تحلیل حساسیت معماری‌های جستجو شده
• 96. بهینه‌سازی معماری برای پردازنده‌های گرافیکی
• 97. بهینه‌سازی معماری برای پردازنده‌های تنسور
• 98. بهینه‌سازی معماری برای تراشه‌های هوش مصنوعی سفارشی
• 99. مبانی ریاضی پشت NAS
• 100. تحلیل پیچیدگی محاسباتی فضاهای جستجو