سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های واقعی

کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های واقعی

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 از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Mixed Precision و اهمیت آن
  • 2. یادگیری ماشین و نیاز به سرعت پردازش
  • 3. مفهوم دقت عددی در محاسبات کامپیوتری
  • 4. انواع دقت‌های عددی: Floating-Point 32-bit (FP32)
  • 5. انواع دقت‌های عددی: Floating-Point 16-bit (FP16)
  • 6. انواع دقت‌های عددی: Integer 8-bit (INT8)
  • 7. مزایای استفاده از Mixed Precision
  • 8. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 9. افزایش سرعت آموزش و استنتاج مدل‌ها
  • 10. تاثیر Mixed Precision بر سخت‌افزارهای مدرن (GPU, TPU)
  • 11. معماری‌های سخت‌افزاری پشتیبان Mixed Precision
  • 12. تکنیک‌های پیاده‌سازی Mixed Precision
  • 13. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 14. قابلیت‌های داخلی TensorFlow برای Mixed Precision
  • 15. قابلیت‌های داخلی PyTorch برای Mixed Precision
  • 16. راهنماهای رسمی و مستندات کتابخانه‌ها
  • 17. مدیریت دقت‌های مختلف در یک مدل
  • 18. تبدیل خودکار دقت‌ها در لایه‌های مدل
  • 19. تنظیمات دستی برای کنترل دقت‌ها
  • 20. نقش لایه‌های نرمال‌سازی (BatchNorm) در Mixed Precision
  • 21. تاثیر لایه‌های فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 22. بهینه‌سازی لایه‌های خطی (Linear Layers)
  • 23. بهینه‌سازی لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
  • 24. استراتژی‌های انتخاب دقت مناسب برای هر لایه
  • 25. پیمایش مدل و شناسایی لایه‌های حساس به دقت
  • 26. بررسی توازن بین دقت و سرعت
  • 27. نرم‌افزارهای کمکی و ابزارهای پروفایلینگ
  • 28. اندازه‌گیری تاثیر Mixed Precision بر زمان آموزش
  • 29. اندازه‌گیری تاثیر Mixed Precision بر مصرف حافظه
  • 30. اندازه‌گیری تاثیر Mixed Precision بر دقت نهایی مدل
  • 31. تکنیک‌های جلوگیری از افت دقت مدل (Loss Scaling)
  • 32. مفهوم Loss Scaling و نحوه عملکرد آن
  • 33. پیاده‌سازی Loss Scaling در TensorFlow
  • 34. پیاده‌سازی Loss Scaling در PyTorch
  • 35. تنظیم پارامترهای Loss Scaling
  • 36. نکات عملی در استفاده از Loss Scaling
  • 37. مدیریت دقت در مدل‌های بزرگ و پیچیده
  • 38. یادگیری عمیق در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 39. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های زبانی
  • 40. مدل‌های ترنسفورمر و نیاز به Mixed Precision
  • 41. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 42. مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 43. مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های عملی
  • 45. مثال عملی: آموزش مدل طبقه‌بندی تصویر با Mixed Precision
  • 46. تنظیمات پیش‌فرض برای طبقه‌بندی تصویر
  • 47. بررسی نتایج و مقایسه با دقت کامل
  • 48. مثال عملی: آموزش مدل پردازش زبان طبیعی با Mixed Precision
  • 49. تنظیمات پیش‌فرض برای پردازش زبان طبیعی
  • 50. بررسی نتایج و مقایسه با دقت کامل
  • 51. مدیریت خطاها و مشکلات رایج در Mixed Precision
  • 52. کاهش دقت ناگهانی مدل (Sudden Accuracy Drop)
  • 53. دلایل افت دقت و راه‌های مقابله
  • 54. مشکلات سازگاری با سخت‌افزارهای قدیمی
  • 55. راهکارهای بهینه‌سازی عملکرد Mixed Precision
  • 56. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 57. مفهوم کوانتیزاسیون و انواع آن
  • 58. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 59. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 60. مزایا و معایب کوانتیزاسیون
  • 61. ترکیب Mixed Precision و کوانتیزاسیون
  • 62. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج (Inference Optimization)
  • 63. ابزارهای بهینه‌سازی استنتاج (TensorRT, OpenVINO)
  • 64. کاربرد TensorRT در تسریع مدل‌های NVIDIA
  • 65. کاربرد OpenVINO در تسریع مدل‌ها بر روی سخت‌افزارهای Intel
  • 66. استفاده از این ابزارها با Mixed Precision
  • 67. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
  • 68. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش
  • 69. تاثیر Mixed Precision بر شفافیت مدل
  • 70. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با Mixed Precision
  • 72. کاربرد Mixed Precision در رباتیک و هوش مصنوعی تعاملی
  • 73. افزایش سرعت پاسخ‌دهی در ربات‌ها
  • 74. آینده Mixed Precision و روندهای جدید
  • 75. پیشرفت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
  • 76. تاثیر Mixed Precision بر مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی
  • 77. مطالعات موردی پیشرفته در صنایع مختلف
  • 78. مثال: Mixed Precision در خودروهای خودران
  • 79. مثال: Mixed Precision در تشخیص پزشکی
  • 80. مثال: Mixed Precision در تحلیل داده‌های مالی
  • 81. نکات تکمیلی برای پیاده‌سازی موفق
  • 82. اهمیت تست و ارزیابی مداوم
  • 83. مستندسازی فرآیند پیاده‌سازی Mixed Precision
  • 84. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
  • 85. منابع آموزشی تکمیلی و مقالات علمی
  • 86. کارگاه‌های عملی و پروژه‌های کدنویسی
  • 87. نکات مهم در انتخاب کتابخانه‌ها و ابزارها
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته‌تر برای بهینه‌سازی حافظه
  • 89. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 90. مدیریت چرخه عمر مدل با Mixed Precision
  • 91. بررسی تاثیر Mixed Precision بر مصرف انرژی
  • 92. ارتباط Mixed Precision با محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 93. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی با Mixed Precision
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی Mixed Precision

📚 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.