, ,

کتاب مهندسی و بهینه‌سازی کارایی در TensorRT-LLM

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 مهندسی و بهینه‌سازی کارایی در TensorRT-LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری ترنسفورمر در LLMs
  • 4. نکات کلیدی مدل‌های ترنسفورمر
  • 5. پردازش زبان طبیعی با LLMs
  • 6. مفاهیم پایه در یادگیری عمیق
  • 7. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی
  • 8. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. مقدمه‌ای بر TensorRT-LLM
  • 10. نصب و راه‌اندازی TensorRT-LLM
  • 11. معماری TensorRT-LLM
  • 12. مراحل اصلی در TensorRT-LLM
  • 13. کاربرد TensorRT-LLM در LLMs
  • 14. بهینه‌سازی زمان استنتاج (Inference)
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
  • 17. مزایای کوانتیزاسیون
  • 18. بهینه‌سازی تنسور (Tensor Optimization)
  • 19. تجمیع عملیات (Operation Fusion)
  • 20. مدیریت حافظه در TensorRT-LLM
  • 21. بهینه‌سازی لایه‌های مدل
  • 22. بهینه‌سازی لایه‌های خطی (Linear Layers)
  • 23. بهینه‌سازی لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 24. بهینه‌سازی لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers)
  • 25. بهینه‌سازی لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Layers)
  • 26. استفاده از کرنل‌های بهینه‌شده
  • 27. کرنل‌های سفارشی برای LLMs
  • 28. تولید و کامپایل کرنل‌ها
  • 29. مدیریت کرنل‌های سفارشی
  • 30. بهینه‌سازی در سطح مدل
  • 31. تنظیم پارامترهای مدل
  • 32. تکنیک‌های Pruning و Sparsity
  • 33. کاربرد Sparsity در LLMs
  • 34. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 35. پشتیبانی از GPUهای NVIDIA
  • 36. بهینه‌سازی برای معماری‌های Ampere و Hopper
  • 37. تنظیمات خاص برای سخت‌افزار
  • 38. موازات‌سازی (Parallelism) در LLMs
  • 39. موازات‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 40. موازات‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 41. موازات‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
  • 42. ترکیب روش‌های موازات‌سازی
  • 43. استراتژی‌های بهینه‌سازی مولد (Generative Optimization)
  • 44. تولید متن با کارایی بالا
  • 45. بهینه‌سازی برای وظایف خاص
  • 46. ترجمه ماشینی با TensorRT-LLM
  • 47. خلاصه‌سازی متن با TensorRT-LLM
  • 48. پاسخگویی به سوالات با TensorRT-LLM
  • 49. فهم زبان طبیعی با TensorRT-LLM
  • 50. کاربرد در سیستم‌های مکالمه‌ای
  • 51. توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر LLMs
  • 52. چالش‌های مهندسی LLMs
  • 53. عیب‌یابی (Debugging) در TensorRT-LLM
  • 54. پروفایلینگ (Profiling) عملکرد
  • 55. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی
  • 56. تحلیل نتایج پروفایلینگ
  • 57. بهبود مستمر کارایی
  • 58. مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته
  • 59. آخرین دستاوردها در LLMs
  • 60. روش‌های آموزش LLMs
  • 61. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)
  • 62. کاربرد RLHF در بهینه‌سازی
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
  • 65. امنیت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 66. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 67. مدیریت ریسک در پروژه‌های LLMs
  • 68. استانداردهای صنعتی در LLMs
  • 69. آینده مهندسی LLMs
  • 70. مقایسه TensorRT-LLM با ابزارهای مشابه
  • 71. TensorFlow و PyTorch در LLMs
  • 72. مقایسه عملکرد TensorRT-LLM
  • 73. کارایی در مقیاس بزرگ
  • 74. بهینه‌سازی برای استقرار (Deployment)
  • 75. استقرار LLMs در محیط‌های تولیدی
  • 76. نکات عملی برای مهندسان
  • 77. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 78. پروژه‌های موفق با TensorRT-LLM
  • 79. درس‌های آموخته شده از پروژه‌ها
  • 80. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق
  • 81. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 82. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 83. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTMs)
  • 84. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRUs)
  • 85. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 86. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 87. بهینه‌سازی مدل برای حافظه محدود
  • 88. تکنیک‌های کاهش حافظه
  • 89. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 90. معماری‌های سبک (Lightweight Architectures)
  • 91. ابزارهای ارزیابی LLMs
  • 92. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
  • 93. فهم متقابل (Mutual Information)
  • 94. ارزیابی عینی و ذهنی
  • 95. روش‌های خودکار ارزیابی
  • 96. کاربرد LLMs در علم و فناوری
  • 97. کشف دارو با LLMs
  • 98. تحلیل داده‌های علمی با LLMs
  • 99. نوآوری در آموزش با LLMs
  • 100. توسعه نرم‌افزار با LLMs

📚 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 مهندسی و بهینه‌سازی کارایی در TensorRT-LLM”

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

پیمایش به بالا