, ,

کتاب پیاده‌سازی هرس با در نظر گرفتن نیازمندی‌های محاسباتی کم

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 پیاده‌سازی هرس با در نظر گرفتن نیازمندی‌های محاسباتی کم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی هرس با در نظر گرفتن نیازمندی‌های محاسباتی کم”

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

پیمایش به بالا