, ,

کتاب **GreenLightningAI: سیستم هوش مصنوعی بهینه برای آموزش سریع‌تر و سبزتر با جداسازی دانش ساختاری و پارامترهای کمی**

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 **GreenLightningAI: سیستم هوش مصنوعی بهینه برای آموزش سریع‌تر و سبزتر با جداسازی دانش ساختاری و پارامترهای کمی**

موضوع کلی: هوش مصنوعی کارآمد، مدل‌های خطی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: معماری‌های نوین AI با دانش ساختاری و کمی جداگانه (Decoupled Knowledge)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: بحران هزینه‌های اقتصادی و محیط زیستی آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
  • 2. اهمیت کارایی و بهینه‌سازی در سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس بزرگ
  • 3. معرفی GreenLightningAI: رویکردی رادیکالی برای کاهش هزینه‌های آموزش
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. مدل‌های خطی در مقابل مدل‌های غیرخطی (شبکه‌های عصبی عمیق)
  • 6. اصول بهینه‌سازی و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 7. تعریف دانش ساختاری (Structural Knowledge) در سیستم‌های AI
  • 8. تعریف دانش کمی (Quantitative Knowledge) یا پارامترهای مدل
  • 9. مفهوم زیرمجموعه‌سازی مدل (Subsetting the Model) برای هر نمونه
  • 10. GreenLightningAI به عنوان یک مدل خطی تقلیدکننده شبکه عصبی عمیق
  • 11. جداسازی دانش: هدف و مزایای آن
  • 12. اثبات مفهوم (Proof of Concept) و یافته‌های اولیه
  • 13. ثبات زودتر دانش ساختاری نسبت به دانش کمی
  • 14. آشنایی با سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده و کارایی انرژی
  • 15. تحلیل هزینه/فایده آموزش مدل‌های عظیم
  • 16. مروری بر معماری سیستم GreenLightningAI
  • 17. مرحله ۱: استخراج دانش ساختاری
  • 18. مکانیسم انتخاب زیرمجموعه سیستم برای یک نمونه داده
  • 19. روش‌های یادگیری برای استخراج اطلاعات ساختاری
  • 20. نقش داده‌های ورودی در تعیین ساختار فعال
  • 21. الگوریتم‌های خوشه‌بندی و تشابه در تعیین ساختار
  • 22. مرحله ۲: آموزش پارامترهای مدل خطی (دانش کمی)
  • 23. نحوه عملکرد مدل خطی در شبیه‌سازی رفتار DNN
  • 24. آموزش مدل خطی با استفاده از زیرمجموعه انتخاب شده
  • 25. مقایسه روش‌های رگرسیون خطی با آموزش DNN
  • 26. اهمیت مقیاس‌پذیری مدل خطی در ترکیب داده‌ها
  • 27. مدل‌سازی پایداری دانش ساختاری
  • 28. آزمایش‌های پایداری: مقایسه نرخ تغییر ساختار و پارامترها
  • 29. دلایل پایداری زودهنگام اطلاعات ساختاری
  • 30. مزایای حفظ دانش ساختاری بدون تغییر در بازآموزی
  • 31. بازآموزی افزایشی (Incremental Re-training) با ساختار ثابت
  • 32. نتایج تجربی: دقت اعتبارسنجی با ساختار ثابت و متغیر
  • 33. الگوریتم‌های بازآموزی سریع‌تر و سبزتر
  • 34. پیاده‌سازی بازآموزی افزایشی کارآمد
  • 35. مزایای محیط زیستی (Greener AI) GreenLightningAI
  • 36. مدل‌سازی کاهش مصرف انرژی با بهینه‌سازی آموزش
  • 37. ترکیب (Combining) مدل‌ها: قابلیت کلیدی GreenLightningAI
  • 38. نحوه ترکیب نسخه‌های متعدد مدل‌های خطی آموزش‌دیده
  • 39. استفاده از ترکیب مدل برای یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 40. بازآموزی افزایشی فدرال (Federated Incremental Re-training)
  • 41. الگوریتم‌های تجمیع پارامترها در یادگیری فدرال
  • 42. کاربرد GreenLightningAI در سناریوهای داده‌های جدید
  • 43. چالش‌های یادگیری پیوسته (Continual Learning)
  • 44. استفاده از ساختار ثابت برای مقابله با فاجعه فراموشی (Catastrophic Forgetting)
  • 45. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و محاسبات در GreenLightningAI
  • 46. مقایسه کارایی محاسباتی GreenLightningAI با DNN
  • 47. مدل‌سازی سربار (Overhead) محاسباتی انتخاب زیرمجموعه
  • 48. انتخاب زیرمجموعه بهینه: روش‌های کاهش زمان اجرا
  • 49. تحلیل حساسیت به اندازه زیرمجموعه انتخاب شده
  • 50. بهینه‌سازی پارامترهای مدل خطی با کمترین هزینه
  • 51. معماری‌های جایگزین برای تقلید از DNN (مانند Distillation)
  • 52. مقایسه GreenLightningAI با تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 53. روش‌های اندازه‌گیری شباهت رفتار GreenLightningAI و DNN اصلی
  • 54. کاربرد GreenLightningAI در حوزه‌های مختلف (بینایی، NLP)
  • 55. طراحی یک معماری نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی GlODGen
  • 56. مدیریت و ذخیره‌سازی جداگانه دانش ساختاری و کمی
  • 57. زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای پیاده‌سازی (C++/Python)
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های عددی بهینه (مانند BLAS)
  • 59. پیاده‌سازی الگوریتم انتخاب زیرمجموعه
  • 60. پیاده‌سازی آموزش مدل خطی در محیط توزیع شده
  • 61. ابزارهای تست و ارزیابی دقت و کارایی
  • 62. تحلیل مقیاس‌پذیری GlODGen در برابر حجم داده‌ها
  • 63. مدیریت حافظه در مقیاس‌های بزرگ
  • 64. بهینه‌سازی مصرف انرژی در تراشه‌های AI (GPUs, TPUs)
  • 65. نقش سخت‌افزار در پایداری و کارایی GlODGen
  • 66. آینده مدل‌های AI با معماری‌های جداگانه
  • 67. تحقیقات بیشتر در مورد پایداری دانش ساختاری
  • 68. تعمیم GlODGen به مدل‌های غیرخطی پیچیده‌تر
  • 69. الگوهای طراحی سیستم‌های AI سبز و پایدار
  • 70. تأثیر GlODGen بر اقتصاد توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 71. اخلاق و پایداری در توسعه هوش مصنوعی
  • 72. آموزش عملی: بازتولید یافته‌های مقاله GreenLightningAI
  • 73. پروژه عملی: پیاده‌سازی بازآموزی افزایشی فدرال
  • 74. پروژه عملی: مقایسه مصرف انرژی با مدل‌های سنتی
  • 75. پروژه عملی: تحلیل اثر اندازه زیرمجموعه بر دقت نهایی

📚 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 **GreenLightningAI: سیستم هوش مصنوعی بهینه برای آموزش سریع‌تر و سبزتر با جداسازی دانش ساختاری و پارامترهای کمی**”

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

پیمایش به بالا