سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی هرس با در نظر گرفتن نیازمندی‌های محاسباتی کم

کتاب پیاده‌سازی هرس با در نظر گرفتن نیازمندی‌های محاسباتی کم

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 پیاده‌سازی هرس با در نظر گرفتن نیازمندی‌های محاسباتی کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هرس در شبکه‌های عصبی
  • 2. اهداف و مزایای هرس
  • 3. انواع هرس: ساختاری و غیرساختاری
  • 4. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
  • 5. هرس مبتنی بر نورون (Neuron Pruning)
  • 6. هرس مبتنی بر کانال (Channel Pruning)
  • 7. هرس مبتنی بر لایه (Layer Pruning)
  • 8. معیارهای انتخاب نورون/وزن برای هرس
  • 9. آستانه‌گذاری ساده (Simple Thresholding)
  • 10. هرس مبتنی بر اهمیت (Importance-based Pruning)
  • 11. شاخص‌های اهمیت نورون‌ها
  • 12. شاخص‌های اهمیت وزن‌ها
  • 13. روش‌های مبتنی بر گرادیان
  • 14. هرس مبتنی بر دلتای وزن
  • 15. هرس مبتنی بر حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 16. هرس ساختاری: حذف ستون‌ها و ردیف‌های ماتریس وزن
  • 17. هرس ساختاری: حذف فیلترها در شبکه‌های کانولوشن
  • 18. تأثیر هرس بر ساختار شبکه
  • 19. پیاده‌سازی هرس در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 20. ابزارهای موجود برای هرس
  • 21. آموزش پس از هرس (Fine-tuning)
  • 22. ضرورت آموزش پس از هرس
  • 23. تنظیم نرخ یادگیری در آموزش پس از هرس
  • 24. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در آموزش پس از هرس
  • 25. هرس تکراری (Iterative Pruning)
  • 26. مزایای هرس تکراری
  • 27. معایب هرس تکراری
  • 28. هرس تدریجی (Gradual Pruning)
  • 29. روش‌های خودکار هرس (Automated Pruning)
  • 30. جستجوی خودکار معماری (Neural Architecture Search - NAS) برای هرس
  • 31. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای هرس
  • 32. شبکه‌های عصبی قابل هرس (Prunable Neural Networks)
  • 33. معماری‌های بهینه‌شده برای هرس
  • 34. هرس در شبکه‌های کانولوشن (CNNs)
  • 35. هرس در شبکه‌های بازگشتی (RNNs)
  • 36. هرس در شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 37. کاربرد هرس در مدل‌های بینایی ماشین
  • 38. کاربرد هرس در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 39. کاربرد هرس در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. هرس برای کاهش حجم مدل
  • 41. هرس برای افزایش سرعت استنتاج
  • 42. هرس برای کاهش مصرف حافظه
  • 43. هرس برای پیاده‌سازی بر روی دستگاه‌های محدود (Edge Devices)
  • 44. چالش‌های هرس در دستگاه‌های لبه
  • 45. توازن بین فشرده‌سازی و دقت مدل
  • 46. روش‌های ارزیابی میزان فشرده‌سازی
  • 47. نرخ فشرده‌سازی (Compression Ratio)
  • 48. چگالی وزن (Weight Sparsity)
  • 49. پیچیدگی محاسباتی پس از هرس
  • 50. اندازه‌گیری تأثیر هرس بر مصرف انرژی
  • 51. نرم‌افزارها و سخت‌افزارهای بهینه‌شده برای مدل‌های هرس‌شده
  • 52. کاربرد هرس در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 53. ملاحظات امنیتی در هرس مدل‌ها
  • 54. هرس و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 55. هرس و تعمیم‌پذیری مدل (Generalization)
  • 56. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) پس از هرس
  • 57. هرس لایه‌های خاص (مثلاً لایه‌های اول یا آخر)
  • 58. هرس لایه‌های عمیق‌تر
  • 59. تأثیر هرس بر ویژگی‌های استخراج‌شده توسط شبکه
  • 60. ارتباط هرس با کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 61. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
  • 62. هرس مبتنی بر نااطمینانی (Uncertainty-based Pruning)
  • 63. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information Pruning)
  • 64. هرس مبتنی بر تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 65. هرس مبتنی بر تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 66. هرس در مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 67. هرس در شبکه‌های تخاصمی مولد (GANs)
  • 68. هرس در مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 69. ارزیابی دقت مدل پس از هرس با معیارهای استاندارد
  • 70. آزمون‌های بنچمارک برای مدل‌های هرس‌شده
  • 71. مقایسه روش‌های مختلف هرس
  • 72. انتخاب بهترین روش هرس برای یک کاربرد خاص
  • 73. پیاده‌سازی هرس در سخت‌افزارهای تخصصی (مانند FPGA)
  • 74. تأثیر هرس بر پایداری مدل (Robustness)
  • 75. هرس و مقاومت در برابر حملات تخاصمی (Adversarial Attacks)
  • 76. روش‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
  • 77. هرس در زمان اجرا (Runtime Pruning)
  • 78. پیاده‌سازی هرس در سیستم‌های بلادرنگ
  • 79. مدل‌های هرس‌شده به صورت پیش‌فرض (Pre-pruned Models)
  • 80. آموزش یک مدل از ابتدا با در نظر گرفتن قابلیت هرس
  • 81. کاربرد هرس در بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 82. چالش‌های هرس در مدل‌های فوق‌العاده بزرگ
  • 83. تکنیک‌های هرس مؤثر برای LLMs
  • 84. هرس لایه‌های Attention در ترنسفورمرها
  • 85. هرس نورون‌های Feed-Forward در ترنسفورمرها
  • 86. هرس در مدل‌های یادگیری عمیق کوانتومی
  • 87. پیاده‌سازی هرس در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 88. تأثیر هرس بر تفسیرپذیری مدل (Interpretability)
  • 89. هرس و کاهش پیچیدگی مدل برای فهم بهتر
  • 90. مطالعات موردی (Case Studies) در زمینه هرس
  • 91. نتیجه‌گیری از مطالعات موردی
  • 92. آینده تحقیقات در زمینه هرس
  • 93. روندهای نوظهور در هرس
  • 94. هرس خودکار مبتنی بر هدف (Goal-driven Automated Pruning)
  • 95. هرس با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری دقیق
  • 96. پیش‌بینی عملکرد مدل پس از هرس
  • 97. مدل‌های هرس‌شده قابل تنظیم (Adaptable Pruned Models)
  • 98. هرس در سناریوهای یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 99. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های فشرده
  • 100. استفاده از هرس برای کاهش اثرات زیست‌محیطی محاسبات هوش مصنوعی

📚 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.