, ,

کتاب بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Ray Compiled Graphs

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 آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Ray Compiled Graphs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: آموزش مدل‌های بزرگ

🎓 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 یادگیری عمیق و مدل‌های بزرگ
  • 2. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
  • 4. انواع الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 5. معماری‌های پرکاربرد در شبکه‌های عصبی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
  • 7. اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت
  • 8. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 9. مقدمه‌ای بر Ray و اکوسیستم آن
  • 10. نصب و پیکربندی Ray
  • 11. کار با Ray برای محاسبات توزیع‌شده
  • 12. مفاهیم اولیه Ray Tasks و Ray Actors
  • 13. پیاده‌سازی Ray Tasks برای تسک‌های موازی
  • 14. استفاده از Ray Actors برای مدیریت وضعیت
  • 15. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بزرگ
  • 16. چالش‌های آموزش مدل‌های مقیاس بزرگ
  • 17. مفهوم گراف‌های کامپایل شده در Ray
  • 18. Ray Compiled Graphs چیست؟
  • 19. مزایای استفاده از Ray Compiled Graphs
  • 20. معماری Ray Compiled Graphs
  • 21. نحوه تعریف گراف‌های محاسباتی
  • 22. تبدیل مدل‌های یادگیری عمیق به گراف
  • 23. کامپایل کردن گراف‌ها با Ray
  • 24. بهینه‌سازی عملیات در گراف‌های کامپایل شده
  • 25. مدیریت حافظه در آموزش مقیاس بزرگ
  • 26. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 27. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی داده
  • 28. موازی‌سازی مدل و موازی‌سازی تاندم
  • 29. مدیریت موازی‌سازی در Ray Compiled Graphs
  • 30. تنظیم ابرپارامترها برای آموزش بهینه
  • 31. جستجوی ابرپارامترها با Ray Tune
  • 32. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 33. تجسم نتایج آموزش و تحلیل عملکرد
  • 34. انتقال یادگیری و تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 35. آموزش با داده‌های محدود
  • 36. کاربرد مدل‌های بزرگ در حوزه‌های مختلف
  • 37. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های بزرگ
  • 38. بینایی ماشین با مدل‌های بزرگ
  • 39. کاربردهای صنعتی و سازمانی
  • 40. ارزیابی مدل‌های بزرگ
  • 41. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 43. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های بزرگ
  • 44. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل
  • 45. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 46. پیشگیری از حملات به مدل‌ها
  • 47. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی گراف‌های محاسباتی
  • 48. تکنیک‌های بازنمایی گراف
  • 49. تحلیل وابستگی‌ها در گراف
  • 50. تکنیک‌های ساده‌سازی گراف
  • 51. تبدیل گراف به کد قابل اجرا
  • 52. بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی
  • 53. مدیریت وابستگی‌های داده
  • 54. هماهنگ‌سازی اجرای تسک‌ها
  • 55. استراتژی‌های زمان‌بندی در Ray
  • 56. بهینه‌سازی ارتباطات بین پردازنده‌ها
  • 57. کاهش سربار ارتباطی
  • 58. مدیریت توازن بار در سیستم توزیع‌شده
  • 59. پایش عملکرد سیستم در حین آموزش
  • 60. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 61. عیب‌یابی خطاهای رایج در Ray
  • 62. استفاده از لاگ‌ها برای اشکال‌زدایی
  • 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل
  • 64. تاثیر معماری مدل بر مصرف انرژی
  • 65. استفاده از سخت‌افزارهای بهینه
  • 66. پروژه‌های پیشرفته با Ray Compiled Graphs
  • 67. آموزش مدل‌های مولد بزرگ (Generative Models)
  • 68. کاربرد در تولید محتوا
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف خاص
  • 70. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای سازمان‌ها
  • 71. کاربردهای پیشرفته در حوزه سلامت
  • 72. کاربرد در تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 73. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با هوش مصنوعی
  • 74. نقش هوش مصنوعی در آموزش و پژوهش
  • 75. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 76. کاربرد در مدیریت شهری
  • 77. هوش مصنوعی در خدمات مالی
  • 78. طراحی سیستم‌های خودکار
  • 79. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 80. استراتژی‌های استقرار مدل‌های بهینه
  • 81. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 82. پایش مستمر عملکرد مدل در تولید
  • 83. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 84. آینده پژوهش در بهینه‌سازی آموزش مدل
  • 85. روندهای نوظهور در Ray
  • 86. توسعه ابزارهای جدید برای یادگیری عمیق
  • 87. همکاری با جامعه توسعه‌دهندگان Ray
  • 88. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز
  • 89. آموزش و توانمندسازی تیم‌های فنی
  • 90. ایجاد فرهنگ نوآوری با هوش مصنوعی
  • 91. نقش Ray در توسعه هوش مصنوعی پایدار

📚 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 آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Ray Compiled Graphs”

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

پیمایش به بالا