سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جستجوی معماری عصبی کارآمد برای کاربردهای هوشمند

کتاب جستجوی معماری عصبی کارآمد برای کاربردهای هوشمند

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 جستجوی معماری عصبی کارآمد برای کاربردهای هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی
  • 2. اهمیت انتخاب معماری در یادگیری ماشین
  • 3. چالش‌های جستجوی دستی معماری
  • 4. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 5. انواع لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 8. مقدمه‌ای بر گرادیان کاهشی
  • 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 10. مفاهیم بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 11. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 12. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 13. تنظیم‌گری (Regularization) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 14. روش‌های تنظیم‌گری (Dropout, L1/L2)
  • 15. معماری‌های کانولوشنی (CNN)
  • 16. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 17. معماری‌های بازگشتی (RNN)
  • 18. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 20. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 21. مقدمه‌ای بر معماری‌های ترنسفورمر
  • 22. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 23. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 24. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی (NAS)
  • 25. انگیزه‌های پشت NAS
  • 26. چالش‌های اصلی NAS
  • 27. مراحل اصلی فرآیند NAS
  • 28. فضای جستجو (Search Space)
  • 29. تعریف فضای جستجو
  • 30. انواع فضاهای جستجوی پارامتری
  • 31. انواع فضاهای جستجوی ترتیبی
  • 32. انواع فضاهای جستجوی سلسله مراتبی
  • 33. موتور جستجو (Search Strategy)
  • 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 35. جستجوی مبتنی بر گرادیان (Gradient-based NAS)
  • 36. جستجوی مبتنی بر یادگیری تقویتی (RL-based NAS)
  • 37. جستجوی مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary NAS)
  • 38. ارزیابی عملکرد (Performance Estimation Strategy)
  • 39. آموزش کامل مدل‌های کاندید
  • 40. آموزش با دقت پایین (Low-fidelity Training)
  • 41. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای ارزیابی
  • 42. پیش‌بینی کننده معماری (Architecture Predictors)
  • 43. روش‌های درون‌یابی (Weight Sharing)
  • 44. پایپ‌لاین‌های NAS کارآمد
  • 45. معرفی NASNet
  • 46. معماری‌های جستجو شده توسط NASNet
  • 47. معرفی EfficientNet
  • 48. اصول طراحی EfficientNet
  • 49. تکنیک‌های مقیاس‌بندی در EfficientNet
  • 50. مقایسه EfficientNet با مدل‌های پیشین
  • 51. جستجوی معماری برای CNN ها
  • 52. جستجوی معماری برای RNN ها
  • 53. جستجوی معماری برای ترنسفورمرها
  • 54. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (بینایی کامپیوتر)
  • 55. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (پردازش زبان طبیعی)
  • 56. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (سیستم‌های توصیه‌گر)
  • 57. جستجوی معماری برای کاربردهای خاص (تشخیص پزشکی)
  • 58. جستجوی معماری برای کاربردهای پردازش صوت
  • 59. جستجوی معماری برای کاربردهای رباتیک
  • 60. بهینه‌سازی معماری برای سخت‌افزارهای خاص (CPU)
  • 61. بهینه‌سازی معماری برای سخت‌افزارهای خاص (GPU)
  • 62. بهینه‌سازی معماری برای سخت‌افزارهای خاص (TPU)
  • 63. بهینه‌سازی معماری برای دستگاه‌های موبایل (Edge AI)
  • 64. بهینه‌سازی معماری برای دستگاه‌های کم‌مصرف
  • 65. روش‌های جستجوی معماری با منابع محاسباتی محدود
  • 66. معرفی یک چارچوب NAS متن‌باز (PyTorch/TensorFlow)
  • 67. پیاده‌سازی یک فضای جستجوی ساده
  • 68. پیاده‌سازی یک استراتژی جستجوی ساده
  • 69. ارزیابی یک معماری کاندید
  • 70. تنظیم پارامترهای NAS
  • 71. چالش‌های تعمیم‌پذیری معماری‌های جستجو شده
  • 72. تاثیر داده‌ها بر جستجوی معماری
  • 73. تاثیر تابع هزینه بر جستجوی معماری
  • 74. تاثیر معماری جستجو شده بر مصرف انرژی
  • 75. تاثیر معماری جستجو شده بر زمان استنتاج
  • 76. ملاحظات اخلاقی در جستجوی معماری
  • 77. آینده جستجوی معماری عصبی
  • 78. جستجوی معماری برای یادگیری تقویتی عمیق
  • 79. جستجوی معماری برای شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 80. جستجوی معماری برای شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 81. جستجوی معماری برای شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 82. کاربرد NAS در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 83. جستجوی معماری برای شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN)
  • 84. جستجوی معماری برای شبکه‌های عصبی کوانتومی
  • 85. فناوری‌های نوظهور در NAS
  • 86. ابزارهای ارزیابی خودکار معماری
  • 87. مدل‌های زبانی بزرگ و NAS
  • 88. همکاری انسان و ماشین در NAS
  • 89. پایدارسازی فرآیند جستجو
  • 90. کاهش پیچیدگی محاسباتی NAS
  • 91. افزایش انعطاف‌پذیری فضاهای جستجو
  • 92. استفاده از دانش قبلی در NAS
  • 93. جستجوی معماری برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 94. ارزیابی جامع معماری‌های جستجو شده
  • 95. استانداردسازی معیارهای ارزیابی NAS
  • 96. کاربرد NAS در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 97. مقدمه‌ای بر مدل‌های خودکار کارآمد
  • 98. آینده معماری‌های عصبی خودکار
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته در جستجوی معماری
  • 100. تحلیل آماری نتایج NAS

📚 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.