سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

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 مدل‌های یادگیری ماشین با Amazon SageMaker Neo

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. چرا بهینه‌سازی مدل‌ها ضروری است؟
  • 3. آشنایی با Amazon SageMaker Neo
  • 4. اهداف دوره: بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 5. مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی مدل
  • 6. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. فریم‌ورک‌های رایج یادگیری ماشین
  • 8. ساختار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. مراحل توسعه مدل
  • 10. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 11. چالش‌های استقرار مدل
  • 12. معرفی Amazon SageMaker
  • 13. قابلیت‌های SageMaker برای بهینه‌سازی
  • 14. SageMaker Neo چیست؟
  • 15. کاربرد SageMaker Neo
  • 16. مزایای استفاده از SageMaker Neo
  • 17. معماری SageMaker Neo
  • 18. فرآیند کاری SageMaker Neo
  • 19. آماده‌سازی مدل برای Neo
  • 20. فرمت‌های مدل پشتیبانی شده
  • 21. تغییرات لازم در مدل
  • 22. کامپایل مدل با SageMaker Neo
  • 23. انتخاب هدف پردازشی (Target Device)
  • 24. انتخاب کامپایلر (Compiler)
  • 25. پارامترهای کامپایل
  • 26. فرآیند کامپایل مدل
  • 27. مشاهده خروجی کامپایل
  • 28. مدیریت مدل‌های کامپایل شده
  • 29. ذخیره‌سازی مدل‌های بهینه‌شده
  • 30. دسته‌بندی مدل‌ها
  • 31. بازیابی مدل‌های کامپایل شده
  • 32. استقرار مدل بهینه‌شده
  • 33. انتخاب محیط استقرار
  • 34. استقرار روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 35. استقرار روی سرورها
  • 36. استقرار مدل در زمان واقعی (Real-time Inference)
  • 37. استقرار مدل برای پردازش دسته‌ای (Batch Transform)
  • 38. تنظیمات استقرار
  • 39. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر شده
  • 40. متریک‌های کلیدی عملکرد
  • 41. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
  • 42. عیب‌یابی مشکلات استقرار
  • 43. بهینه‌سازی برای مصرف انرژی
  • 44. بهینه‌سازی برای سرعت استنتاج
  • 45. کاهش حجم مدل
  • 46. فشرده‌سازی مدل
  • 47. کوانتیزاسیون مدل (Quantization)
  • 48. تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 49. مزایا و معایب کوانتیزاسیون
  • 50. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 51. حذف لایه‌های غیرضروری
  • 52. ترکیب لایه‌ها
  • 53. تکنیک‌های حذف پارامتر
  • 54. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
  • 55. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 56. پردازنده‌های تنسور (TPU)
  • 57. پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 58. تراشه‌های هوش مصنوعی سفارشی
  • 59. مقایسه عملکرد روی سخت‌افزارهای مختلف
  • 60. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 61. بهینه‌سازی مدل تشخیص تصویر
  • 62. بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی
  • 63. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 64. بهینه‌سازی مدل برای خودروهای خودران
  • 65. بهینه‌سازی مدل برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 67. حفاظت از مدل‌های بهینه‌شده
  • 68. مدیریت دسترسی به مدل‌ها
  • 69. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 71. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 73. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 74. استانداردهای جهانی بهینه‌سازی مدل
  • 75. آخرین تحولات در SageMaker Neo
  • 76. قابلیت‌های جدید SageMaker Neo
  • 77. نقشه راه SageMaker Neo
  • 78. آینده بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 79. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مدل
  • 80. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در بهینه‌سازی
  • 81. یادگیری فدرال (Federated Learning) و بهینه‌سازی
  • 82. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتومی
  • 83. ابزارهای پیشرفته برای تحلیل عملکرد
  • 84. شبیه‌سازی محیط‌های استقرار
  • 85. تست A/B برای مدل‌های بهینه‌شده
  • 86. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 87. ادغام SageMaker Neo با ابزارهای MLOps
  • 88. بهینه‌سازی مداوم مدل‌ها
  • 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 90. تمرین عملی: بهینه‌سازی یک مدل ساده
  • 91. تمرین پیشرفته: بهینه‌سازی مدل پیچیده
  • 92. منابع بیشتر برای مطالعه
  • 93. پرسش و پاسخ متداول

📚 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.