سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی زیرساخت و ابزارهای توسعهٔ مدل‌های یادگیری عمیق

کتاب بهینه‌سازی زیرساخت و ابزارهای توسعهٔ مدل‌های یادگیری عمیق

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 زیرساخت و ابزارهای توسعهٔ مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌ها و ابزارهای یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
  • 2. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی
  • 3. مفاهیم پایهٔ محاسبات علمی
  • 4. ضرورت پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در یادگیری عمیق
  • 5. معرفی معماری‌های GPU
  • 6. تفاوت GPU و CPU در محاسبات موازی
  • 7. تاریخچهٔ توسعهٔ GPU برای محاسبات علمی
  • 8. استانداردهای اتصال GPU (مانند NVLink)
  • 9. مدیریت حافظه در GPU
  • 10. انواع حافظهٔ GPU (GDDR، HBM)
  • 11. پیکربندی سخت‌افزاری برای یادگیری عمیق
  • 12. انتخاب GPU مناسب برای نیازهای پروژه
  • 13. محاسبات چند GPU (Multi-GPU)
  • 14. ارتباط بین GPUها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 15. شبکه‌های پرسرعت برای ارتباط GPU (مانند InfiniBand)
  • 16. موازات‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 17. موازات‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 18. تکنیک‌های پیشرفتهٔ موازات‌سازی
  • 19. نرم‌افزارهای مدیریت کلاستر (مانند Kubernetes)
  • 20. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 21. استفاده از Docker برای محیط‌های توسعهٔ یادگیری عمیق
  • 22. Orchestration با Kubernetes
  • 23. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق روی کلاستر
  • 24. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌ها
  • 25. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری
  • 26. مانیتورینگ عملکرد GPU و سیستم
  • 27. ابزارهای گزارش‌گیری و تحلیل عملکرد
  • 28. مدیریت لاگ‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 29. امنیت زیرساخت‌های یادگیری عمیق
  • 30. اصول امنیتی در شبکه‌های محاسباتی
  • 31. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 32. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
  • 33. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 34. TensorFlow و Keras
  • 35. PyTorch
  • 36. انتخاب فریم‌ورک مناسب
  • 37. مراحل توسعهٔ مدل یادگیری عمیق
  • 38. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 39. طراحی و آموزش مدل
  • 40. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 41. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 42. استفاده از ابزارهای خودکار تنظیم ابرپارامتر
  • 43. مقدمه‌ای بر ML Ops
  • 44. چرخهٔ عمر مدل یادگیری ماشین
  • 45. پایپ‌لاین‌های خودکار (CI/CD) برای ML
  • 46. مدیریت نسخهٔ داده‌ها و مدل‌ها
  • 47. تست مدل‌ها و داده‌ها
  • 48. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 49. مانیتورینگ عملکرد مدل در تولید
  • 50. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 51. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری
  • 52. سرویس‌های ابری برای یادگیری عمیق (AWS, Azure, GCP)
  • 53. استفاده از GPUهای ابری
  • 54. مدیریت هزینه‌ها در محیط ابری
  • 55. ملاحظات قانونی و انطباق در استفاده از سرویس‌های ابری
  • 56. ابزارهای مدیریت پروژه و همکاری تیمی
  • 57. مستندسازی در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 59. کاربردها و چالش‌های یادگیری تقویتی
  • 60. معرفی الگوریتم‌های پایهٔ یادگیری تقویتی
  • 61. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 62. معماری‌های نوین در NLP (مانند Transformers)
  • 63. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 64. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای اجرا
  • 65. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 66. معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 67. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 68. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 69. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 71. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری عمیق
  • 72. روش‌های ارتباطی بهینه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 74. پایداری و قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 75. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. معرفی استانداردهای صنعتی برای سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 77. روش‌های اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌ها
  • 78. اهمیت داده‌های با کیفیت در یادگیری عمیق
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 80. اصول اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 81. مسئولیت‌پذیری در قبال مدل‌های هوش مصنوعی
  • 82. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و ارتباط آن با AI
  • 83. چشم‌انداز آیندهٔ زیرساخت‌های یادگیری عمیق
  • 84. توسعهٔ ابزارهای متن‌باز برای یادگیری عمیق
  • 85. نقش جامعهٔ علمی در پیشرفت هوش مصنوعی
  • 86. اهمیت آموزش مداوم در حوزهٔ هوش مصنوعی
  • 87. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های AI
  • 88. ارتباط بین تئوری و عمل در یادگیری عمیق
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 90. تحلیل آماری برای درک بهتر داده‌ها
  • 91. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 92. کاربرد GANs در تولید محتوا
  • 93. اصول بهینه‌سازی توابع هدف در یادگیری عمیق
  • 94. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 95. کاربرد GNNs در تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 96. مدیریت دانش در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 97. روش‌های خلاصه سازی و مستندسازی فنی
  • 98. اصول مستندسازی APIها و سرویس‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 100. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی

📚 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.