, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات با توان بالا در شبکه‌های عصبی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات با توان بالا در شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی محاسبات و معماری
  • 2. معرفی دوره و تاریخچه محاسبات با توان بالا
  • 3. مرور مفاهیم پایه برنامه نویسی و الگوریتم
  • 4. آشنایی با سخت‌افزار کامپیوتر: CPU، GPU، حافظه
  • 5. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پرکاربرد
  • 6. آشنایی با سیستم‌عامل‌های توزیع‌شده
  • 7. مفاهیم اولیه شبکه‌های کامپیوتری
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های محاسبات موازی
  • 10. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Python, CUDA)
  • 11. آشنایی با CUDA و معماری GPU
  • 12. اولین گام‌ها در برنامه‌نویسی CUDA: Kernel ها
  • 13. مدیریت حافظه در GPU: انتقال داده
  • 14. بهینه‌سازی کدهای CUDA: حافظه مشترک، بلاک‌ها
  • 15. آشنایی با cuDNN و کتابخانه‌های عمیق‌ یادگیری
  • 16. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده در CUDA
  • 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه TensorFlow
  • 18. نصب و راه‌اندازی TensorFlow با پشتیبانی GPU
  • 19. مدل‌های پایه در TensorFlow: لایه‌ها، توابع فعال‌سازی
  • 20. آموزش مدل‌های ساده در TensorFlow
  • 21. آشنایی با کتابخانه PyTorch
  • 22. نصب و راه‌اندازی PyTorch با پشتیبانی GPU
  • 23. ساختارهای داده در PyTorch: Tensors
  • 24. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی ساده در PyTorch
  • 25. مقایسه TensorFlow و PyTorch: مزایا و معایب
  • 26. مقدمه‌ای بر مفاهیم موازی‌سازی
  • 27. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
  • 28. پیاده‌سازی موازی‌سازی با MPI
  • 29. آشنایی با OpenMP
  • 30. موازی‌سازی با OpenMP در شبکه‌های عصبی
  • 31. مقایسه MPI و OpenMP
  • 32. آشنایی با معماری‌های توزیع‌شده
  • 33. مقدمه‌ای بر Hadoop و Spark
  • 34. پردازش داده‌های بزرگ با Spark
  • 35. کاربرد Spark در شبکه‌های عصبی
  • 36. آشنایی با چارچوب‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 37. معرفی Kubernetes و Docker
  • 38. استفاده از Docker برای استقرار شبکه‌های عصبی
  • 39. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای GPU
  • 40. استفاده از نیم‌دقت (Half-precision)
  • 41. تکنیک‌های Quantization
  • 42. طراحی شبکه‌های عصبی با حجم کم
  • 43. روش‌های بهینه‌سازی مدل: Adam، SGD
  • 44. مدیریت حافظه در شبکه‌های عصبی بزرگ
  • 45. بارگذاری داده‌ها به صورت موازی
  • 46. بهینه‌سازی داده‌ها برای GPU
  • 47. استفاده از ابزارهای Profiling
  • 48. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی
  • 49. تقسیم‌بندی داده‌ها برای آموزش موازی
  • 50. آموزش مدل در چندین GPU
  • 51. آموزش مدل در چندین سرور
  • 52. بهینه‌سازی ارتباطات بین پردازنده‌ها
  • 53. آشنایی با Parallel Computing
  • 54. مقدمه‌ای بر High-Performance Computing
  • 55. آشنایی با HPC Cluster
  • 56. مروری بر انواع شبکه‌های کامپیوتری در HPC
  • 57. آشنایی با سیستم‌فایل‌های توزیع‌شده (GPFS, Lustre)
  • 58. استفاده از Slurm برای مدیریت منابع
  • 59. اجرای برنامه‌های TensorFlow و PyTorch در HPC
  • 60. بهینه‌سازی برای انواع معماری‌های GPU
  • 61. آشنایی با Tensor Cores
  • 62. استفاده از Tensor Cores در شبکه‌های عصبی
  • 63. آموزش شبکه‌های عصبی با مقیاس بزرگ
  • 64. مفاهیم Deep Learning
  • 65. مروری بر انواع شبکه‌های عصبی (CNN, RNN, Transformers)
  • 66. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 67. ساخت و آموزش CNN در CUDA/TensorFlow/PyTorch
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 69. آشنایی با معماری Transformer
  • 70. پیاده‌سازی Transformer در TensorFlow/PyTorch
  • 71. بهره‌گیری از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 72. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 73. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. خودروهای خودران و کاربرد شبکه‌های عصبی
  • 75. پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های عصبی
  • 76. بینایی کامپیوتر (Computer Vision) و شبکه‌های عصبی
  • 77. شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
  • 78. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی HPC
  • 79. مقدمه‌ای بر Ray
  • 80. استفاده از Ray برای محاسبات توزیع‌شده
  • 81. بهینه‌سازی Ray برای شبکه‌های عصبی
  • 82. معرفی Horovod
  • 83. استفاده از Horovod برای آموزش توزیع‌شده
  • 84. بهینه‌سازی Horovod
  • 85. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 86. آشنایی با روش‌های Regularization
  • 87. بررسی مشکلات Overfitting و Underfitting
  • 88. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 89. متریک‌های ارزیابی عملکرد
  • 90. تجسم نتایج و تحلیل خطاها
  • 91. آشنایی با ابزارهای تجسم
  • 92. کاربرد ابزارهای تجسم در تحلیل مدل
  • 93. آینده محاسبات با توان بالا و شبکه‌های عصبی
  • 94. روندها و چالش‌های آینده
  • 95. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 96. منابع و مراجع (کتاب‌ها، مقالات، وبسایت‌ها)
  • 97. جمع‌بندی و مرور دوره
  • 98. جلسه پرسش و پاسخ
  • 99. معرفی پروژه‌های عملی
  • 100. پیشنهاد مسیرهای یادگیری بعدی

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات با توان بالا در شبکه‌های عصبی”

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

پیمایش به بالا