سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های CNN

کتاب بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های CNN

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 بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های CNN

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 2. آشنایی با معماری‌های پایه CNN
  • 3. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 4. مفاهیم اساسی فشرده‌سازی مدل
  • 5. اهمیت فشرده‌سازی مدل در کاربردهای عملی
  • 6. انواع روش‌های فشرده‌سازی مدل
  • 7. کوانتیزاسیون در شبکه‌های عصبی
  • 8. کوانتیزاسیون بیتی و سطوح دقت
  • 9. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون در طول آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 11. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
  • 12. هرس نورون‌ها و کانال‌ها
  • 13. هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 14. اثرات هرس بر دقت و کارایی مدل
  • 15. کاهش مرتبه (Low-Rank Approximation)
  • 16. تجزیه ماتریس در لایه‌های کانولوشنی
  • 17. کاربرد SVD و دیگر روش‌های تجزیه
  • 18. فشرده‌سازی با استفاده از تکنیک‌های فاکتورگیری
  • 19. شبکه‌های عصبی فشرده (Compact Neural Networks)
  • 20. معماری‌های طراحی شده برای کارایی
  • 21. MobileNets و خانواده آن‌ها
  • 22. ShuffleNets و بهینه‌سازی‌هایشان
  • 23. EfficientNets و مقیاس‌پذیری
  • 24. تکنیک‌های دانش‌افزایی (Knowledge Distillation)
  • 25. آموزش مدل کوچک با استفاده از مدل بزرگ
  • 26. معماری معلم-دانش‌آموز (Teacher-Student Architecture)
  • 27. کاربرد دانش‌افزایی در فشرده‌سازی CNN
  • 28. روش‌های تشخیص مدل‌های کم‌اهمیت
  • 29. تکنیک‌های شناسایی نورون‌ها و کانال‌های زائد
  • 30. استفاده از معیارهای اهمیت برای هرس
  • 31. بهینه‌سازی معماری با جستجو (NAS)
  • 32. جستجوی معماری عصبی برای کارایی
  • 33. معیارهای ارزیابی در جستجوی معماری
  • 34. فشرده‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 35. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های فشرده بر روی سخت‌افزار
  • 36. نرم‌افزارهای بهینه‌سازی مدل (Model Optimization Frameworks)
  • 37. TensorFlow Lite و بهینه‌سازی آن
  • 38. PyTorch Mobile و قابلیت‌هایش
  • 39. ONNX Runtime و استقرار مدل
  • 40. فشرده‌سازی لایه‌های خاص در CNN
  • 41. بهینه‌سازی لایه‌های کانولوشنی با هسته‌های کوچک
  • 42. فشرده‌سازی لایه‌های Fully Connected
  • 43. تکنیک‌های ترکیب لایه‌ها برای کاهش پارامتر
  • 44. فشرده‌سازی مدل با استفاده از پارامترهای متغیر
  • 45. روش‌های کدگذاری پارامترها
  • 46. استفاده از مدل‌های دیکشنری (Dictionary Learning)
  • 47. تکنیک‌های فشرده‌سازی مبتنی بر طراحی مجدد معماری
  • 48. استفاده از کانولوشن‌های تفکیک‌پذیر (Depthwise Separable Convolutions)
  • 49. معماری‌های مبتنی بر گروه‌بندی کانال‌ها
  • 50. بهینه‌سازی تراکم اتصالات در لایه‌ها
  • 51. ارزیابی عملکرد مدل‌های فشرده
  • 52. معیارهای سنجش حجم مدل (تعداد پارامترها، حافظه)
  • 53. معیارهای سنجش سرعت استنتاج (Latency, Throughput)
  • 54. اثر فشرده‌سازی بر دقت مدل
  • 55. تحلیل هزینه-فایده فشرده‌سازی
  • 56. مطالعات موردی فشرده‌سازی CNN
  • 57. فشرده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 58. فشرده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
  • 59. فشرده‌سازی مدل‌های بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 60. کاربرد CNNهای فشرده در بینایی ماشین
  • 61. فشرده‌سازی مدل برای کاربردهای رباتیک
  • 62. فشرده‌سازی مدل برای سیستم‌های خودران
  • 63. فشرده‌سازی مدل در پردازش ویدئو
  • 64. ملاحظات امنیتی در مدل‌های فشرده
  • 65. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ورودی
  • 66. مقایسه روش‌های مختلف فشرده‌سازی
  • 67. ترکیب تکنیک‌های فشرده‌سازی
  • 68. فشرده‌سازی ترتیبی و موازی
  • 69. بهینه‌سازی مدل برای معماری‌های سخت‌افزاری خاص
  • 70. تراشه‌های پردازشی برای هوش مصنوعی (AI Accelerators)
  • 71. برنامه‌نویسی سطح پایین برای استنتاج سریع
  • 72. فشرده‌سازی مدل با در نظر گرفتن محدودیت‌های حافظه
  • 73. فشرده‌سازی با در نظر گرفتن محدودیت‌های توان پردازشی
  • 74. مدل‌های CNN با قابلیت تطبیق (Adaptive CNNs)
  • 75. فشرده‌سازی مدل با استفاده از تکنیک‌های کانولوشن محدود
  • 76. بهینه‌سازی گام (Stride) و padding در لایه‌های کانولوشنی
  • 77. فشرده‌سازی لایه‌های Batch Normalization
  • 78. اثرات فشرده‌سازی بر پدیده بیش‌برازش (Overfitting)
  • 79. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های فشرده
  • 80. فشرده‌سازی مدل‌های CNN عمیق
  • 81. فشرده‌سازی مدل‌های CNN عریض
  • 82. ارزیابی پایداری مدل‌های فشرده
  • 83. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های فشرده
  • 84. فشرده‌سازی مدل با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 85. روش‌های یادگیری تقویتی برای فشرده‌سازی
  • 86. کاربرد مدل‌های یادگیری فشرده در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 87. فشرده‌سازی مدل برای کاربردهای تشخیص پزشکی
  • 88. فشرده‌سازی مدل برای کاربردهای تحلیل داده‌های صنعتی
  • 89. فشرده‌سازی مدل برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. تحلیل اقتصادی پیاده‌سازی مدل‌های فشرده
  • 91. آینده پژوهش در زمینه فشرده‌سازی CNN
  • 92. روش‌های نوین فشرده‌سازی خودکار
  • 93. فشرده‌سازی مدل با استفاده از شبکه‌های مولد (GANs)
  • 94. کاربرد فشرده‌سازی در کاهش مصرف انرژی
  • 95. اثرات فشرده‌سازی بر انتشار کربن
  • 96. طراحی مدل‌های CNN از ابتدا برای فشرده‌سازی
  • 97. فشرده‌سازی هوشمند لایه‌های CNN
  • 98. ارزیابی جامع مدل‌های فشرده در سناریوهای واقعی
  • 99. تکنیک‌های بازیابی دقت پس از فشرده‌سازی شدید
  • 100. فشرده‌سازی مدل با حفظ قابلیت تفسیرپذیری

📚 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.