سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شتاب‌دهنده‌ها و تکنیک‌های پردازش موازی برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

کتاب شتاب‌دهنده‌ها و تکنیک‌های پردازش موازی برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهنده‌ها و تکنیک‌های پردازش موازی برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و معماری‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
  • 4. تاریخچه یادگیری عمیق
  • 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 9. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 10. انواع گرادیان کاهشی
  • 11. بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 12. تنظیم نرخ یادگیری
  • 13. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization)
  • 14. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 15. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
  • 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 19. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 22. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 23. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 24. مقدمات پردازش موازی
  • 25. مفاهیم اساسی پردازش موازی
  • 26. انواع موازی‌سازی
  • 27. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 28. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 29. تکنیک‌های همگام‌سازی در موازی‌سازی
  • 30. موازی‌سازی ناهمگام (Asynchronous Parallelism)
  • 31. موانع و چالش‌های پردازش موازی
  • 32. سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 33. مقدمه‌ای بر سخت‌افزارهای محاسباتی
  • 34. واحد پردازش مرکزی (CPU)
  • 35. واحد پردازش گرافیکی (GPU)
  • 36. معماری GPU برای محاسبات موازی
  • 37. پردازنده‌های تنسور (TPU)
  • 38. میدان‌های برنامه‌پذیر گیت آرایه‌ای (FPGA)
  • 39. مقایسه شتاب‌دهنده‌های مختلف
  • 40. انتخاب شتاب‌دهنده مناسب
  • 41. معماری‌های حافظه در شتاب‌دهنده‌ها
  • 42. پهنای باند حافظه و تاخیر
  • 43. مدیریت حافظه در آموزش موازی
  • 44. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 45. TensorFlow و مفاهیم آن
  • 46. PyTorch و فلسفه آن
  • 47. Keras به عنوان رابط سطح بالا
  • 48. انتخاب فریم‌ورک مناسب
  • 49. پردازش موازی با TensorFlow
  • 50. پردازش موازی با PyTorch
  • 51. توزیع آموزش در TensorFlow
  • 52. توزیع آموزش در PyTorch
  • 53. تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی
  • 54. موازی‌سازی مدل و داده ترکیبی
  • 55. تقسیم مدل در طول لایه‌ها
  • 56. تقسیم مدل در طول ابعاد
  • 57. تقسیم داده با توزیع دسته‌ای (Batch Distribution)
  • 58. تقسیم داده با توزیع نمونه‌ای (Sample Distribution)
  • 59. همگام‌سازی گرادیان‌ها
  • 60. کاهش اندازه گرادیان‌ها (Gradient Compression)
  • 61. کوانتیزاسیون گرادیان‌ها
  • 62. فشرده‌سازی ارتباطات (Communication Compression)
  • 63. تکنیک‌های کاهش تاخیر ارتباطی
  • 64. انتقال داده بهینه
  • 65. مدیریت بافر در ارتباطات موازی
  • 66. تکنیک‌های آموزش توزیع شده
  • 67. آموزش با چندین GPU بر روی یک ماشین
  • 68. آموزش با چندین GPU بر روی چندین ماشین
  • 69. آموزش با چندین TPU
  • 70. استفاده از هاب‌های ارتباطی (Interconnects)
  • 71. اترنت پرسرعت و InfiniBand
  • 72. شبکه‌های مخابراتی برای آموزش توزیع شده
  • 73. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شتاب‌دهنده‌ها
  • 74. مدیریت توان در GPU
  • 75. مدیریت توان در TPU
  • 76. تاثیر معماری مدل بر پردازش موازی
  • 77. پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها
  • 78. اندازه مدل و نیاز به حافظه
  • 79. تکنیک‌های تغییر اندازه مدل (Model Quantization)
  • 80. تکنیک‌های هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 81. آموزش مدل‌های بزرگ (Large Model Training)
  • 82. آموزش مدل‌های توزیع شده برای مدل‌های بزرگ
  • 83. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های عظیم
  • 84. ارزیابی عملکرد در سیستم‌های موازی
  • 85. معیارهای سنجش سرعت و کارایی
  • 86. اندازه‌گیری توان عملیاتی (Throughput)
  • 87. اندازه‌گیری زمان آموزش
  • 88. تحلیل گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
  • 89. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling Tools)
  • 90. بهینه‌سازی کد برای سخت‌افزار هدف
  • 91. تنظیمات پارامترهای فریم‌ورک
  • 92. بهینه‌سازی استفاده از حافظه
  • 93. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای آموزش موازی
  • 94. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 95. استفاده از پایگاه‌های داده توزیع شده
  • 96. ذخیره‌سازی ابری برای داده‌های آموزشی
  • 97. امنیت در سیستم‌های یادگیری عمیق موازی
  • 98. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش توزیع شده
  • 99. حفاظت از مدل در برابر حملات
  • 100. مباحث پیشرفته در پردازش موازی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.