, ,

کتاب بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری با استفاده از TPU برای کاربردهای هوش مصنوعی

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 بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری با استفاده از TPU برای کاربردهای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی

موضوع میانی: بهره‌برداری از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی

🎓 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 هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 3. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 5. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 7. روش‌های گرادیان نزولی
  • 8. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 9. تنظیم فراپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 10. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی
  • 11. انواع داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 12. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 14. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 15. نیاز به شتاب‌دهنده‌ها در محاسبات هوش مصنوعی
  • 16. انواع شتاب‌دهنده‌ها: GPU, CPU, TPU
  • 17. معرفی Google Cloud TPU
  • 18. تاریخچه و تکامل TPU
  • 19. معماری TPU: هسته Tensor
  • 20. واحد پردازش تنسور (TPU Core)
  • 21. واحد ارتباطات (Interconnect)
  • 22. حافظه و پهنای باند در TPU
  • 23. چرخه پردازش در TPU
  • 24. مقایسه TPU با CPU و GPU
  • 25. کاربرد TPU در استنتاج (Inference)
  • 26. کاربرد TPU در آموزش (Training)
  • 27. مفاهیم مدل‌سازی در TPU
  • 28. تنظیم مدل برای TPU
  • 29. بهینه‌سازی محاسبات تنسور در TPU
  • 30. عملیات ماتریسی و تنسوری در TPU
  • 31. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بر روی TPU
  • 32. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
  • 33. استفاده از TensorFlow/Keras با TPU
  • 34. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بر روی TPU
  • 35. بهینه‌سازی فرآیند آموزش با TPU
  • 36. مدیریت حافظه در TPU
  • 37. موازی‌سازی داده‌ها (Data Parallelism)
  • 38. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 39. موازی‌سازی ترکیبی
  • 40. استفاده از TPU Pods برای مقیاس‌پذیری
  • 41. مقدمه‌ای بر زیرساخت‌های ابری برای هوش مصنوعی
  • 42. Google Cloud Platform (GCP)
  • 43. سرویس‌های GCP برای هوش مصنوعی
  • 44. Virtual Machines (VMs) در GCP
  • 45. Container Orchestration با Kubernetes (GKE)
  • 46. ذخیره‌سازی داده‌ها در GCP
  • 47. شبکه‌سازی در GCP
  • 48. امنیت در GCP
  • 49. مدیریت هزینه در GCP
  • 50. بهینه‌سازی استفاده از TPU در GCP
  • 51. انتخاب مناسب‌ترین نوع TPU
  • 52. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
  • 53. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی TPU
  • 54. نظارت و پایش عملکرد مدل‌ها
  • 55. بازآموزی مدل‌ها
  • 56. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها برای استفاده از TPU
  • 57. نکات امنیتی در استفاده از زیرساخت‌های ابری
  • 58. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از خدمات ابری (با تأکید بر قوانین ایران)
  • 59. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سرویس‌های ابری
  • 60. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی
  • 61. اصول مهندسی سیستم در پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
  • 62. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 63. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله با آن
  • 64. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 65. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 66. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف (با تمرکز بر صنایع داخلی)
  • 67. تحلیل داده‌های کلان در ایران
  • 68. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های داخلی
  • 69. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
  • 70. بینایی ماشین برای کاربردهای داخلی
  • 71. هوش مصنوعی در کشاورزی و تولید
  • 72. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
  • 73. هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
  • 74. هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک
  • 75. هوش مصنوعی در امور مالی و بانکی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 76. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
  • 77. هوش مصنوعی در مدیریت شهری و خدمات عمومی
  • 78. آینده هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی
  • 79. روندهای نوظهور در سخت‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 80. محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 81. هوش مصنوعی و محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 82. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
  • 83. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 84. همکاری‌های علمی و پژوهشی در حوزه هوش مصنوعی
  • 85. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در پیشرفت هوش مصنوعی
  • 86. ترویج فرهنگ استفاده صحیح از هوش مصنوعی
  • 87. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی
  • 88. سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی
  • 89. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
  • 91. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 92. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 93. ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 94. مدیریت تغییر در سازمان‌ها برای پذیرش هوش مصنوعی
  • 95. راهبردهای نوآوری در حوزه هوش مصنوعی
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زیرساخت
  • 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده با هوش مصنوعی
  • 99. مدیریت منابع محاسباتی با رویکرد یادگیری تقویتی
  • 100. مقیاس‌پذیری و کارایی سیستم‌های 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 بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری با استفاده از TPU برای کاربردهای هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا