سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق مفاهیم پردازش موازی بلادرنگ

کتاب یادگیری عمیق مفاهیم پردازش موازی بلادرنگ

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 یادگیری عمیق مفاهیم پردازش موازی بلادرنگ

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مفاهیم پردازش موازی مبتنی بر پردازش بلادرنگ (Real-time Processing-Based Parallel Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 2. مبانی پردازش موازی
  • 3. معماری های پردازش موازی
  • 4. اصول برنامه نویسی موازی
  • 5. مفاهیم بلادرنگ
  • 6. سیستم های بلادرنگ
  • 7. تایمینگ در سیستم های بلادرنگ
  • 8. کاربرد سیستم های بلادرنگ
  • 9. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
  • 10. عناصر سازنده شبکه های عصبی
  • 11. توابع فعال سازی
  • 12. آموزش شبکه های عصبی
  • 13. پس انتشار خطا
  • 14. بهینه سازی در یادگیری عمیق
  • 15. گرادیان کاهشی تصادفی
  • 16. مینی بچ گرادیان کاهشی
  • 17. بهینه سازهای پیشرفته
  • 18. شبکه های عصبی کانولوشنال
  • 19. لایه های کانولوشنال
  • 20. لایه‌های پولینگ
  • 21. شبکه های عصبی بازگشتی
  • 22. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 23. واحدهای بازگشتی با گیت (GRU)
  • 24. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 25. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 26. یادگیری بدون نظارت
  • 27. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 28. کاهش ابعاد با خودرمزگذارها
  • 29. شبکه های مولد تخاصمی (GANs)
  • 30. معماری GAN
  • 31. آموزش GAN ها
  • 32. کاربرد GAN ها
  • 33. پردازش موازی در یادگیری عمیق
  • 34. سخت افزارهای پردازش موازی
  • 35. پردازنده های گرافیکی (GPU)
  • 36. پردازنده های تنسور (TPU)
  • 37. توزیع محاسبات یادگیری عمیق
  • 38. موازی سازی داده
  • 39. موازی سازی مدل
  • 40. موازی سازی خط لوله
  • 41. فریمورک های یادگیری عمیق
  • 42. TensorFlow
  • 43. PyTorch
  • 44. Keras
  • 45. پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق
  • 46. موازی سازی در TensorFlow
  • 47. موازی سازی در PyTorch
  • 48. بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق
  • 49. تکنیک های منظم سازی
  • 50. کاهش بیش برازش
  • 51. تنظیم ابرپارامترها
  • 52. اعتبارسنجی متقابل
  • 53. معیارهای ارزیابی مدل
  • 54. دقت، صحت، بازیابی
  • 55. امتیاز F1
  • 56. منحنی ROC و AUC
  • 57. یادگیری تقویتی
  • 58. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 59. عامل، محیط، پاداش
  • 60. سیاست ها و توابع ارزش
  • 61. یادگیری Q
  • 62. الگوریتم های یادگیری Q
  • 63. Deep Q-Networks (DQN)
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 65. سیستم های توصیه گر
  • 66. رباتیک و کنترل
  • 67. پردازش موازی در زمان واقعی
  • 68. مدیریت منابع در سیستم های بلادرنگ
  • 69. زمان بندی وظایف در پردازش موازی
  • 70. هماهنگ سازی پردازش های موازی
  • 71. قفل ها و سمافورها
  • 72. موانع و صف ها
  • 73. همگام سازی در سیستم های توزیع شده
  • 74. تضمین کیفیت خدمات (QoS) در سیستم های بلادرنگ
  • 75. تحلیل عملکرد سیستم های موازی
  • 76. اندازه گیری تاخیر و توان عملیاتی
  • 77. پروفایلینگ برنامه های موازی
  • 78. اشکال زدایی برنامه های موازی
  • 79. استراتژی های یادگیری عمیق برای پردازش موازی بلادرنگ
  • 80. شبکه های عصبی کانولوشنال بلادرنگ
  • 81. شبکه های عصبی بازگشتی بلادرنگ
  • 82. یادگیری عمیق توزیع شده
  • 83. انطباق مدل های یادگیری عمیق با سخت افزارهای بلادرنگ
  • 84. بهینه سازی مدل برای سخت افزارهای محدود
  • 85. فشرده سازی مدل های یادگیری عمیق
  • 86. تقطیر دانش
  • 87. کوانتیزاسیون مدل
  • 88. معماری های شبکه عصبی سبک وزن
  • 89. MobileNets
  • 90. ShuffleNets
  • 91. EfficientNets
  • 92. کاربرد در سیستم های نهفته
  • 93. پردازشگرهای سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 94. میکروکنترلرها
  • 95. اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری عمیق بلادرنگ
  • 96. پردازش لبه (Edge Computing)
  • 97. معماری های لبه-ابر
  • 98. امنیت در سیستم های یادگیری عمیق بلادرنگ
  • 99. حریم خصوصی داده ها
  • 100. حفاظت در برابر حملات

📚 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.