, ,

کتاب اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق

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 اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی اشکال‌زدایی: معرفی و اهمیت
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق و مدل‌ها
  • 3. نصب و راه‌اندازی ابزارهای اشکال‌زدایی (Python, IDEs)
  • 4. محیط‌های مجازی و مدیریت وابستگی‌ها
  • 5. اصول اولیه خطایابی در پایتون
  • 6. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 7. ساختار داده و تنسورها
  • 8. عملیات ریاضیاتی بر روی تنسورها
  • 9. ایجاد و مدیریت مدل‌های ساده
  • 10. اشکال‌زدایی خطاهای رایج در ساخت مدل
  • 11. آموزش و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 12. معیارهای ارزیابی مدل
  • 13. مبانی خطایابی در حلقه آموزش
  • 14. بهینه‌سازها و تنظیمات مربوطه
  • 15. پیاده‌سازی یک حلقه آموزش ساده
  • 16. ابزارهای لاگ‌گیری و مانیتورینگ
  • 17. تجزیه و تحلیل داده‌های لاگ
  • 18. اشکال‌زدایی در زمان اجرا (Runtime Debugging)
  • 19. استفاده از breakpoint ها و step-through
  • 20. بررسی متغیرها و ساختار داده‌ها
  • 21. اشکال‌زدایی حافظه (Memory Debugging)
  • 22. شناسایی نشت حافظه (Memory Leaks)
  • 23. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 24. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling)
  • 25. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی
  • 26. اندازه‌گیری زمان اجرا
  • 27. بهینه‌سازی عملکرد کد
  • 28. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 30. اشکال‌زدایی CNN ها
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 32. اشکال‌زدایی RNN ها
  • 33. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer)
  • 34. اشکال‌زدایی Transformer ها
  • 35. استفاده از TensorBoard
  • 36. استفاده از کتابخانه های اشکال زدایی PyTorch و TensorFlow
  • 37. تجسم داده‌ها و مدل‌ها
  • 38. اشکال‌زدایی داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 39. بررسی و رفع خطاهای پیش‌پردازش
  • 40. اهمیت انتخاب داده‌های صحیح
  • 41. مدیریت و اعتبار سنجی مجموعه داده‌ها
  • 42. تشخیص و رسیدگی به داده‌های نویزی
  • 43. اشکال‌زدایی داده‌های از دست رفته
  • 44. تکنیک‌های افزایش داده‌ها (Data Augmentation)
  • 45. اشکال‌زدایی مشکلات مربوط به افزایش داده‌ها
  • 46. ارزیابی و انتخاب مدل
  • 47. اشکال‌زدایی مشکلات Overfitting
  • 48. اشکال‌زدایی مشکلات Underfitting
  • 49. تنظیم هایپرپارامترها و اهمیت آن
  • 50. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Grid Search
  • 51. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Random Search
  • 52. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Bayesian Optimization
  • 53. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
  • 54. انتخاب تابع از دست دادن مناسب
  • 55. اشکال‌زدایی در محیط‌های توزیع شده
  • 56. اشکال‌زدایی در محیط‌های GPU
  • 57. نصب و پیکربندی CUDA و cuDNN
  • 58. اشکال‌زدایی خطاهای GPU
  • 59. بهینه‌سازی کد برای GPU
  • 60. استفاده از چند GPU
  • 61. اشکال‌زدایی مدل‌های بزرگ (Large Models)
  • 62. مدل‌های بزرگ و مشکلات مربوطه
  • 63. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
  • 64. تکنیک‌های کاهش حافظه (Mixed Precision Training)
  • 65. تکنیک‌های سریال‌سازی و بارگذاری مدل (Checkpointing)
  • 66. اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 67. استفاده از کتابخانه‌های DDP و Horovod
  • 68. معرفی کتابخانه‌های تخصصی اشکال‌زدایی
  • 69. اشکال‌زدایی در زمان استنتاج
  • 70. بهینه‌سازی استنتاج (Inference)
  • 71. آزمایش‌های A/B و ارزیابی آنلاین
  • 72. آزمایش واحد (Unit Testing)
  • 73. تست یکپارچگی (Integration Testing)
  • 74. تست end-to-end
  • 75. استفاده از ابزارهای تست خودکار
  • 76. معرفی تکنیک‌های خطایابی پیشرفته
  • 77. استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل static
  • 78. شناسایی باگ‌ها با استفاده از linters
  • 79. مبانی استراتژی‌های اشکال‌زدایی
  • 80. تشخیص و جداسازی خطاها
  • 81. استفاده از خطایابی تطبیقی
  • 82. بهره‌وری در اشکال‌زدایی
  • 83. ساخت و استفاده از گزارش اشکال‌زدایی
  • 84. اشکال‌زدایی با استفاده از CI/CD
  • 85. اشکال‌زدایی در پروژه‌های تیمی
  • 86. همکاری در فرآیند اشکال‌زدایی
  • 87. بررسی خطاهای امنیتی
  • 88. اشکال زدایی در مدل‌های GAN
  • 89. اشکال زدایی در مدل‌های Reinforcement Learning
  • 90. ابزارها و روش‌های اشکال‌زدایی در برنامه‌های کاربردی
  • 91. بهترین روش‌ها و دستورالعمل‌ها برای اشکال‌زدایی
  • 92. معرفی ابزارهای اشکال زدایی پیشرفته
  • 93. بررسی تکنیک‌های پیشرفته در اشکال زدایی
  • 94. بهبود عملکرد و بهینه سازی کد با ابزارهای اشکال‌زدایی
  • 95. اشکال‌زدایی در مسائل خاص (NLP, Computer Vision)
  • 96. نگاهی به آینده اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 97. خلاصه و مرور مطالب دوره
  • 98. مروری بر منابع و مراجع مفید
  • 99. پروژه‌های عملی برای تمرین و یادگیری
  • 100. سوالات متداول و پاسخ‌ها

📚 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 اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری عمیق”

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

پیمایش به بالا