کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training
, ,

کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000044959 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

🎓 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. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 2. اهمیت Mixed Precision Training در یادگیری عمیق
  • 3. مبانی اعداد ممیز شناور (Float) در محاسبات
  • 4. استاندارد IEEE 754 و انواع دقت (FP32, FP16, BF16)
  • 5. مزایای استفاده از دقت پایین‌تر در آموزش مدل
  • 6. چالش‌های آموزش با دقت مختلط
  • 7. انواع دقت‌های مختلط و کاربردهای آن‌ها
  • 8. تکنیک‌های ارتقاء دقت (Precision Promotion)
  • 9. تکنیک‌های کاهش دقت (Precision Reduction)
  • 10. مدیریت مقیاس‌گذاری گرادیان (Gradient Scaling)
  • 11. روش‌های پیشرفته مدیریت مقیاس‌گذاری گرادیان
  • 12. نقش مقیاس‌گذاری بهینه در جلوگیری از انفجار/محو شدن گرادیان
  • 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مرتبط با مقیاس‌گذاری
  • 14. انتخاب بهینه اندازه بچ (Batch Size) برای دقت مختلط
  • 15. تأثیر اندازه بچ بر پایداری آموزش با دقت مختلط
  • 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 17. تنظیم نرخ یادگیری در طول آموزش (Learning Rate Scheduling)
  • 18. استراتژی‌های زمان‌بندی نرخ یادگیری سازگار با دقت مختلط
  • 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 20. انتخاب بهینه‌ساز مناسب برای دقت مختلط
  • 21. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازها (مانند Momentum, Weight Decay)
  • 22. اهمیت تنظیم Weight Decay در دقت مختلط
  • 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای معماری مدل
  • 24. تأثیر دقت محاسباتی بر لایه‌های مختلف شبکه
  • 25. تنظیم پارامترهای خاص لایه‌های کانولوشن در دقت مختلط
  • 26. تنظیم پارامترهای خاص لایه‌های بازگشتی در دقت مختلط
  • 27. تنظیم پارامترهای Attention Mechanisms در دقت مختلط
  • 28. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مربوط به Regularization
  • 29. تنظیم پارامترهای Dropout و Batch Normalization
  • 30. تأثیر Batch Normalization بر آموزش با دقت مختلط
  • 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مربوط به Early Stopping
  • 32. تنظیم آستانه Early Stopping
  • 33. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مربوط به Fungsi Loss
  • 34. انتخاب Fungsi Loss مناسب برای دقت مختلط
  • 35. تنظیم پارامترهای Fungsi Loss
  • 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مرتبط با داده‌ها
  • 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش با دقت مختلط
  • 38. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) و دقت مختلط
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل در دقت‌های مختلف
  • 40. معیارهای ارزیابی مدل در دقت مختلط
  • 41. تحلیل حساسیت هایپرپارامترها (Hyperparameter Sensitivity Analysis)
  • 42. روش‌های خودکار بهینه‌سازی هایپرپارامتر (AutoML)
  • 43. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 44. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 45. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 46. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در دقت مختلط
  • 47. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms)
  • 48. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 49. یادگیری تقویتی برای تنظیم هایپرپارامترها
  • 50. چارچوب‌های خودکار بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 51. استفاده از TensorFlow برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 52. استفاده از PyTorch برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 53. کتابخانه‌های تخصصی بهینه‌سازی هایپرپارامتر (Optuna, Ray Tune)
  • 54. تنظیم هایپرپارامترها با Optuna
  • 55. تنظیم هایپرپارامترها با Ray Tune
  • 56. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های کوچک
  • 57. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های بزرگ
  • 58. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای وظایف بینایی کامپیوتر
  • 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 60. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای وظایف یادگیری تقویتی
  • 61. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های مولد
  • 62. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 63. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 64. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های شبکه‌های عصبی گراف
  • 65. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های شبکه‌های عصبی گراف پیچیده
  • 66. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای کاهش مصرف حافظه
  • 67. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش سرعت آموزش
  • 68. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای تعادل بین سرعت و دقت
  • 69. بررسی تأثیر متقابل هایپرپارامترها
  • 70. روش‌های مصورسازی نتایج بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 71. تجزیه و تحلیل نتایج بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 72. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 73. نکات عملی در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 74. اشتباهات رایج در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 75. چالش‌های مقیاس‌پذیری در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 76. آینده بهینه‌سازی هایپرپارامتر در دقت مختلط
  • 77. مطالعات موردی موفق در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 78. کاربرد دقت مختلط در سخت‌افزارهای مدرن
  • 79. تأثیر دقت مختلط بر مصرف انرژی
  • 80. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای معماری‌های خاص سخت‌افزار
  • 81. آموزش مدل‌های کوچک با دقت مختلط
  • 82. آموزش مدل‌های بزرگ با دقت مختلط
  • 83. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Transformer
  • 84. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های CNN
  • 85. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های RNN
  • 86. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های GNN
  • 87. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های GAN
  • 88. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های VAE
  • 89. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Reinforcement Learning
  • 90. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Multimodal
  • 91. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Federated Learning
  • 92. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Few-Shot Learning
  • 93. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Zero-Shot Learning
  • 94. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Continual Learning
  • 95. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Transfer Learning
  • 96. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Edge AI
  • 97. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Real-time Inference
  • 98. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Robustness
  • 99. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Explainability
  • 100. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Fairness

📚 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 بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا