کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سرعت
, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سرعت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000325 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سرعت

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه محاسبات سطح بالا و یادگیری عمیق
  • 2. معماری کامپیوتر و تاثیر آن بر عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 3. آشنایی با GPU و نحوه عملکرد آن
  • 4. معرفی CUDA و OpenCL
  • 5. نصب و راه اندازی ابزارهای توسعه CUDA
  • 6. اصول برنامه نویسی موازی و همزمان
  • 7. تکنیک‌های پروفایلینگ کد برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 8. بهینه سازی حافظه در GPU
  • 9. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 10. مفهوم Kernel Fusion
  • 11. استفاده از Tensor Cores در GPUهای NVIDIA
  • 12. بهینه‌سازی ماتریس ضرب (Matrix Multiplication) در CUDA
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Convolution بهینه شده
  • 14. بهینه‌سازی لایه‌های Dense (Fully Connected) در شبکه‌های عصبی
  • 15. بهینه سازی توابع Activation
  • 16. بهینه سازی لایه‌های Pooling
  • 17. بهینه سازی لایه‌های Normalization (Batch Normalization, Layer Normalization)
  • 18. استفاده از الگوریتم‌های Quantization برای کاهش حجم مدل
  • 19. Quantization Aware Training
  • 20. Post-Training Quantization
  • 21. Dynamic Quantization
  • 22. Pruning برای کاهش تعداد پارامترهای مدل
  • 23. Magnitude Pruning
  • 24. Structured Pruning
  • 25. Unstructured Pruning
  • 26. Knowledge Distillation برای انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
  • 27. معرفی معماری‌های Lightweight (MobileNet, EfficientNet)
  • 28. AutoML و بهینه سازی معماری مدل
  • 29. Network Architecture Search (NAS)
  • 30. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ در TensorFlow
  • 31. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ در PyTorch
  • 32. بهینه سازی Data Pipeline در TensorFlow
  • 33. بهینه سازی Data Pipeline در PyTorch
  • 34. استفاده از tf.data و torch.utils.data بهینه
  • 35. استفاده از AMP (Automatic Mixed Precision) برای سرعت بخشیدن به آموزش
  • 36. استفاده از Gradient Accumulation برای افزایش Batch Size موثر
  • 37. بهینه سازی Optimizerها (Adam, SGD)
  • 38. استفاده از Learning Rate Scheduling
  • 39. Early Stopping برای جلوگیری از Overfitting
  • 40. Gradient Clipping برای جلوگیری از Exploding Gradients
  • 41. Batch Size و تاثیر آن بر عملکرد و حافظه
  • 42. معرفی Distributed Training
  • 43. Data Parallelism
  • 44. Model Parallelism
  • 45. Tensor Parallelism
  • 46. Pipeline Parallelism
  • 47. استفاده از Horovod برای Distributed Training
  • 48. استفاده از PyTorch DDP (Distributed Data Parallel)
  • 49. استفاده از TensorFlow MirroredStrategy
  • 50. بهینه سازی ارتباطات بین گره‌ها در Distributed Training
  • 51. استفاده از InfiniBand و NVLink
  • 52. معرفی NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)
  • 53. بهینه سازی Input/Output (I/O) برای داده های بزرگ
  • 54. استفاده از فرمت‌های داده کارآمد (TFRecord, Parquet)
  • 55. استفاده از caching برای کاهش زمان دسترسی به داده
  • 56. استفاده از Remote Direct Memory Access (RDMA)
  • 57. بهینه سازی برای استقرار مدل روی Edge Deviceها
  • 58. TensorFlow Lite
  • 59. PyTorch Mobile
  • 60. ONNX Runtime
  • 61. TVM (Apache TVM)
  • 62. NVIDIA TensorRT
  • 63. استفاده از FPGA برای شتاب دهی به مدل‌های یادگیری عمیق
  • 64. معرفی معماری‌های سفارشی برای یادگیری عمیق
  • 65. استفاده از ابزارهای Compilation برای بهینه سازی کد (XLA, JIT)
  • 66. بررسی موردی: بهینه سازی یک مدل تصویربرداری پزشکی
  • 67. بررسی موردی: بهینه سازی یک مدل پردازش زبان طبیعی
  • 68. بررسی موردی: بهینه سازی یک مدل تشخیص اشیاء
  • 69. بررسی موردی: بهینه سازی یک مدل Recommendation System
  • 70. بهینه سازی برای inference در مقیاس بزرگ
  • 71. معرفی سرویس‌های Cloud برای محاسبات سطح بالا (AWS, Azure, GCP)
  • 72. استفاده از Kubernetes برای مدیریت منابع محاسباتی
  • 73. استفاده از Docker برای ایجاد محیط‌های قابل تکرار
  • 74. CI/CD برای یادگیری عمیق
  • 75. اتوماسیون آموزش و ارزیابی مدل
  • 76. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه حیات مدل
  • 77. استفاده از TensorBoard برای visualiz نمودن معیارها
  • 78. استفاده از Weights & Biases برای ردیابی آزمایش‌ها
  • 79. بهینه سازی برای مصرف انرژی
  • 80. Green AI
  • 81. Measurement of Energy Consumption
  • 82. Benchmarking برای ارزیابی عملکرد مدل
  • 83. تکنیک‌های کاهش خطای محاسباتی (Numerical Stability)
  • 84. حل مشکلات مربوط به vanishing gradients و exploding gradients
  • 85. بهینه سازی برای شرایط کمبود حافظه (Out-of-Memory Errors)
  • 86. Debugging و Troubleshooting در محاسبات سطح بالا
  • 87. آشنایی با کامپایلرهای بهینه ساز (Compiler Optimization)
  • 88. Vectorization و SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
  • 89. Loop Unrolling
  • 90. Memory Alignment
  • 91. استفاده از profilerهای سخت افزاری
  • 92. معرفی نسل جدید سخت افزارها (AI Accelerators)
  • 93. ارزیابی عملکرد مدل در سخت افزارهای مختلف
  • 94. بهینه سازی Hybrid CPU-GPU
  • 95. استفاده از تکنیک‌های Fused Multiply-Add (FMA)
  • 96. Data layout optimization
  • 97. Exploiting data sparsity
  • 98. Graph optimization
  • 99. Operator fusion
  • 100. Code specialization

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سرعت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا