, ,

کتاب موازی‌سازی برای استنتاج (Inference) در 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره موازی‌سازی برای استنتاج (Inference) در یادگیری عمیق

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مفاهیم پردازش موازی مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning-Based Parallel Processing)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر موازی‌سازی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای موازی‌سازی
  • 3. انواع موازی‌سازی
  • 4. موازی‌سازی داده
  • 5. موازی‌سازی مدل
  • 6. موازی‌سازی خط لوله
  • 7. تکنیک‌های موازی‌سازی داده
  • 8. تقسیم دسته‌ای (Batch Splitting)
  • 9. انتقال داده بین دستگاه‌ها
  • 10. همگام‌سازی گرادیان‌ها
  • 11. موازی‌سازی مدل ترانهاده (Tensor Parallelism)
  • 12. تقسیم ماتریس‌ها
  • 13. کوانتیزاسیون لایه‌ها
  • 14. فشرده‌سازی مدل
  • 15. موازی‌سازی خط لوله پیشرفته
  • 16. هماهنگ‌سازی عملیات
  • 17. پردازش ناهمگام
  • 18. بهینه‌سازی حافظه
  • 19. مدیریت حافظه GPU
  • 20. کاهش سربار ارتباطی
  • 21. الگوریتم‌های بهینه‌سازی موازی
  • 22. استفاده از سخت‌افزار تخصصی
  • 23. TPU برای استنتاج
  • 24. GPU برای استنتاج
  • 25. FPGA برای استنتاج
  • 26. ASIC برای استنتاج
  • 27. فریم‌ورک‌های استنتاج موازی
  • 28. TensorRT
  • 29. ONNX Runtime
  • 30. OpenVINO
  • 31. PyTorch Distributed
  • 32. TensorFlow Distributed
  • 33. معماری‌های شبکه عصبی برای استنتاج
  • 34. کانولوشنال (CNN)
  • 35. بازگشتی (RNN)
  • 36. ترنسفورمر (Transformer)
  • 37. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 38. شبکه‌های گراف (GNN)
  • 39. شبکه‌های توالی-به-توالی (Seq2Seq)
  • 40. بهینه‌سازی معماری برای استنتاج
  • 41. کاهش اندازه مدل
  • 42. افزایش کارایی محاسباتی
  • 43. لایه‌های کارآمدتر
  • 44. تابع فعال‌سازی‌های سبک
  • 45. روش‌های کاهش تکرار (Pruning)
  • 46. هرس وزن‌ها
  • 47. هرس نورون‌ها
  • 48. هرس کانال‌ها
  • 49. کوانتیزاسیون در استنتاج
  • 50. FP32 به FP16
  • 51. FP16 به INT8
  • 52. INT8 به INT4
  • 53. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش
  • 54. کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 55. تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 56. کوانتیزاسیون متقارن
  • 57. کوانتیزاسیون نامتقارن
  • 58. کوانتیزاسیون پویا
  • 59. کوانتیزاسیون ایستا
  • 60. ارزیابی عملکرد استنتاج
  • 61. توان عملیاتی (Throughput)
  • 62. تأخیر (Latency)
  • 63. مصرف انرژی
  • 64. حجم حافظه مصرفی
  • 65. بنچمارک‌های استنتاج
  • 66. مجموعه داده‌های استاندارد
  • 67. معیارهای ارزیابی
  • 68. مقایسه روش‌ها
  • 69. مدیریت بار کاری استنتاج
  • 70. صف‌بندی درخواست‌ها
  • 71. تخصیص منابع پویا
  • 72. تعادل بار (Load Balancing)
  • 73. استفاده از پردازنده‌های چند هسته‌ای
  • 74. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 75. ملاحظات مربوط به زمان واقعی (Real-time)
  • 76. اولویت‌بندی درخواست‌ها
  • 77. مدیریت حالت (State Management)
  • 78. موازی‌سازی در لبه (Edge Inference)
  • 79. محدودیت‌های سخت‌افزاری در لبه
  • 80. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه
  • 81. کاهش مصرف انرژی در لبه
  • 82. امنیت در استنتاج موازی
  • 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. مقابله با حملات
  • 85. اعتبار سنجی مدل
  • 86. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی استنتاج موازی
  • 87. لاگ‌گیری (Logging)
  • 88. پروفایلینگ (Profiling)
  • 89. تشخیص خطا
  • 90. پیشرفت‌های آینده در استنتاج موازی
  • 91. استفاده از سخت‌افزارهای نسل جدید
  • 92. بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری پیشرفته
  • 93. ادغام با محاسبات کوانتومی
  • 94. معماری‌های عصبی خودکار (NAS) برای استنتاج
  • 95. ملاحظات عملیاتی
  • 96. نشر مدل‌های موازی
  • 97. نگهداری و به‌روزرسانی
  • 98. پشتیبانی فنی
  • 99. مدیریت هزینه‌ها
  • 100. آموزش تیم

📚 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 موازی‌سازی برای استنتاج (Inference) در یادگیری عمیق”

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

پیمایش به بالا