, ,

کتاب معماری محاسبات هوش مصنوعی: از لایه‌های سخت‌افزاری تا چشم‌انداز آینده (بررسی جامع و کاربردی)

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 معماری محاسبات هوش مصنوعی: از لایه‌های سخت‌افزاری تا چشم‌انداز آینده (بررسی جامع و کاربردی)

موضوع کلی: معماری و تکامل محاسبات هوش مصنوعی

موضوع میانی: بررسی معماری هفت لایه‌ای محاسبات هوش مصنوعی و روند تکامل آن

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات هوش مصنوعی و اهمیت آن
  • 2. تعریف معماری محاسبات هوش مصنوعی
  • 3. تاریخچه تکامل سخت‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 4. چالش‌ها و فرصت‌ها در محاسبات هوش مصنوعی
  • 5. مفهوم لایه‌ای در معماری محاسبات هوش مصنوعی (مرور کلی بر لایه‌ها)
  • 6. معرفی اجزای اصلی یک سیستم محاسباتی هوش مصنوعی
  • 7. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی (توان، تأخیر، مقیاس‌پذیری)
  • 8. نقش پردازنده‌های مرکزی (CPU) در محاسبات هوش مصنوعی
  • 9. معماری SIMD و دستورالعمل‌های برداری در CPU
  • 10. ظهور و تکامل پردازنده‌های گرافیکی (GPU) برای هوش مصنوعی
  • 11. معماری موازی GPU: هسته‌های CUDA و OpenCL
  • 12. حافظه در GPU: HBM و GDDR
  • 13. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی در GPU
  • 14. شتاب‌دهنده‌های تنسوری در GPU (Tensor Cores)
  • 15. معماری پردازنده تنسور گوگل (TPU): نسل‌ها و ویژگی‌ها
  • 16. مقایسه TPU با GPU برای بارهای کاری هوش مصنوعی
  • 17. پردازنده‌های شبکه عصبی (NPU) در دستگاه‌های لبه‌ای (Edge)
  • 18. اصول طراحی NPU برای کارایی و مصرف انرژی
  • 19. FPGA: انعطاف‌پذیری و برنامه‌ریزی‌پذیری در سخت‌افزار هوش مصنوعی
  • 20. معماری‌های سفارشی برای شبکه‌های عصبی خاص (ASIC)
  • 21. نقش شتاب‌دهنده‌ها در عملیات آموزش (Training) مدل‌ها
  • 22. نقش شتاب‌دهنده‌ها در عملیات استنتاج (Inference) مدل‌ها
  • 23. سلسله‌مراتب حافظه در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 24. تکنولوژی‌های حافظه با پهنای باند بالا (HBM)
  • 25. حافظه‌های نزدیک به پردازش (Processing-in-Memory)
  • 26. حافظه‌های ذخیره‌سازی غیرفرار (NVMe) برای داده‌های هوش مصنوعی
  • 27. شبکه‌های داخلی (Interconnects) برای ارتباط پردازنده‌ها
  • 28. تکنولوژی‌های InfiniBand و NVLink
  • 29. ارتباطات داخلی تراشه (On-Chip Interconnects)
  • 30. طراحی معماری سرورهای هوش مصنوعی
  • 31. طراحی مراکز داده (Data Centers) برای بارهای کاری هوش مصنوعی
  • 32. معماری محاسبات ابری (Cloud AI): زیرساخت‌ها و سرویس‌ها
  • 33. معماری محاسبات لبه (Edge AI): چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 34. سیستم‌های توزیع‌شده (Distributed Systems) برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 35. مفهوم مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در هوش مصنوعی
  • 36. مدیریت و زمان‌بندی منابع در کلاسترهای هوش مصنوعی
  • 37. مجازی‌سازی و کانتینرسازی برای محیط‌های هوش مصنوعی
  • 38. سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 39. امنیت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری در زیرساخت‌های هوش مصنوعی
  • 40. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی کم‌مصرف برای دستگاه‌های موبایل
  • 41. ادغام حسگرها و شتاب‌دهنده‌ها در سیستم‌های لبه
  • 42. قابلیت اطمینان و تحمل‌پذیری خطا در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 43. معماری سیستم‌های هایبریدی (Cloud-Edge) برای هوش مصنوعی
  • 44. زنجیره تأمین سخت‌افزارهای هوش مصنوعی: از طراحی تا تولید
  • 45. سیستم‌عامل‌ها و درایورها برای سخت‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 46. APIها و رابط‌های برنامه‌نویسی برای شتاب‌دهنده‌ها (CUDA, ROCm)
  • 47. نقش کامپایلرها و بهینه‌سازها در کارایی برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 48. معماری فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 49. لایه‌های انتزاعی در فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی
  • 50. ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ برای برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 51. بهینه‌سازی گراف محاسباتی (Computational Graph Optimization)
  • 52. توزیع محاسبات در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 53. کتابخانه‌های عددی و ماتریسی بهینه‌شده (cuDNN, BLAS)
  • 54. مدیریت داده و پایپ‌لاین‌های ETL برای هوش مصنوعی
  • 55. ابزارهای مدیریت مدل (Model Management) و نسخه‌بندی
  • 56. معماری ابزارهای MLOps (Machine Learning Operations)
  • 57. استقرار مدل‌ها (Model Deployment) در محیط‌های مختلف
  • 58. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج: کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 59. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج: هرس کردن (Pruning)
  • 60. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج: تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 61. کامپایلرهای یادگیری عمیق (TVM, XLA)
  • 62. نرم‌افزارهای میان‌افزار (Middleware) برای هوش مصنوعی
  • 63. نقش زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و C++ در توسعه هوش مصنوعی
  • 64. رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) و ابزارهای تجسم برای هوش مصنوعی
  • 65. رابطه متقابل الگوریتم‌های هوش مصنوعی و معماری سخت‌افزاری
  • 66. معماری‌های شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) و نیازهای محاسباتی آن‌ها
  • 67. معماری‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN) و چالش‌های پیاده‌سازی
  • 68. معماری ترانسفورمرها (Transformers) و مصرف منابع
  • 69. بهینه‌سازی معماری مدل‌ها برای سخت‌افزارهای خاص
  • 70. الگوریتم‌های آموزش توزیع‌شده (Distributed Training Algorithms)
  • 71. محاسبات با دقت پایین (Low-Precision Computing) در هوش مصنوعی
  • 72. یادگیری فدرال (Federated Learning) و الزامات معماری آن
  • 73. معماری‌های مدل‌های مولد (Generative Models) و سخت‌افزار
  • 74. روش‌های آموزش خودنظارتی (Self-supervised Learning) و بار محاسباتی
  • 75. معماری محاسبات هوش مصنوعی در بینایی ماشین
  • 76. معماری محاسبات هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی
  • 77. معماری محاسبات هوش مصنوعی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. معماری محاسبات هوش مصنوعی در رباتیک و خودروهای خودران
  • 79. معماری محاسبات هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
  • 80. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های صنعتی
  • 81. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی با زمان پاسخگویی بلادرنگ (Real-time)
  • 82. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی پس از استقرار
  • 83. ملاحظات امنیتی در استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
  • 84. تجاری‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار هوش مصنوعی
  • 85. روندهای فعلی در معماری سخت‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 86. محاسبات نورومورفیک (Neuromorphic Computing): الهام از مغز
  • 87. محاسبات کوانتومی (Quantum Computing) برای هوش مصنوعی
  • 88. محاسبات نوری (Optical Computing) و پتانسیل آن
  • 89. مواد جدید و فناوری‌های ساخت برای سخت‌افزار هوش مصنوعی
  • 90. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI) و الزامات معماری
  • 91. هوش مصنوعی سبز (Green AI): پایداری و بهره‌وری انرژی
  • 92. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در توسعه سخت‌افزار هوش مصنوعی
  • 93. استانداردسازی در اکوسیستم سخت‌افزار و نرم‌افزار هوش مصنوعی
  • 94. مدل‌های کسب‌وکار جدید در صنعت محاسبات هوش مصنوعی
  • 95. تأثیر هوش مصنوعی بر طراحی نسل‌های آینده سخت‌افزار
  • 96. تحقیقات و چالش‌های آینده در معماری محاسبات هوش مصنوعی
  • 97. چشم‌انداز 10 ساله معماری محاسبات هوش مصنوعی
  • 98. نقش انسان در توسعه و تکامل سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 99. جمع‌بندی: آینده هوش مصنوعی و معماری محاسباتی آن

📚 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 معماری محاسبات هوش مصنوعی: از لایه‌های سخت‌افزاری تا چشم‌انداز آینده (بررسی جامع و کاربردی)”

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

پیمایش به بالا