سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تخصصی: هرس با استفاده از متا-یادگیری (Meta-Learning)

کتاب تخصصی: هرس با استفاده از متا-یادگیری (Meta-Learning)

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 تخصصی: هرس با استفاده از متا-یادگیری (Meta-Learning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هرس و اهمیت آن در یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین کلاسیک
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. معرفی مفاهیم پایه هرس در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. تکنیک‌های هرس مبتنی بر ساختار مدل (Pruning)
  • 6. هرس پس از آموزش (Post-Training Pruning)
  • 7. هرس در حین آموزش (Pruning During Training)
  • 8. متا-یادگیری: تعریف و اصول اولیه
  • 9. تفاوت متا-یادگیری با یادگیری ماشین سنتی
  • 10. کاربردهای متا-یادگیری در حوزه‌های مختلف
  • 11. متا-یادگیری برای تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 12. متا-یادگیری برای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 13. متا-یادگیری برای جستجوی معماری مدل (Neural Architecture Search)
  • 14. یادگیری با چند وظیفه (Multi-Task Learning) و ارتباط آن با متا-یادگیری
  • 15. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و ارتباط آن با متا-یادگیری
  • 16. یادگیری سریع (Few-Shot Learning) با رویکرد متا-یادگیری
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری سریع
  • 18. روش‌های مبتنی بر معیارهای شباهت در یادگیری سریع
  • 19. یادگیری سریع مبتنی بر مدل‌های پارامتری
  • 20. یادگیری سریع مبتنی بر مدل‌های غیرپارامتری
  • 21. متا-یادگیری برای یادگیری سریع طبقه‌بندی‌کننده (Few-Shot Classification)
  • 22. متا-یادگیری برای یادگیری سریع رگرسیون (Few-Shot Regression)
  • 23. متا-یادگیری برای یادگیری سریع وظایف پیوسته (Few-Shot Continuous Tasks)
  • 24. یادگیری مبتنی بر مثال (Instance-Based Learning) و ارتباط آن با متا-یادگیری
  • 25. یادگیری مبتنی بر نمونه (Prototype-Based Learning)
  • 26. یادگیری مبتنی بر شباهت (Metric-Based Learning)
  • 27. شبکه‌های ممیز (Prototypical Networks)
  • 28. شبکه‌های تطبیقی (Matching Networks)
  • 29. شبکه‌های رابط (Relation Networks)
  • 30. شبکه‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-Based Meta-Learning)
  • 31. MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)
  • 32. Meta-SGD
  • 33. Anil
  • 34. تکنیک‌های هرس در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 35. هرس ساختاری (Structured Pruning)
  • 36. هرس غیرساختاری (Unstructured Pruning)
  • 37. هرس مبتنی بر اهمیت وزن‌ها (Weight Magnitude Pruning)
  • 38. هرس مبتنی بر حساسیت گرادیان (Gradient Sensitivity Pruning)
  • 39. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information Pruning)
  • 40. هرس مبتنی بر نرمال‌سازی (Normalization-Based Pruning)
  • 41. هرس مبتنی بر کمینه کردن خطا (Error Minimization Pruning)
  • 42. ترکیب هرس و متا-یادگیری برای بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 43. طراحی استراتژی‌های هرس با استفاده از متا-یادگیری
  • 44. متا-یادگیری برای پیش‌بینی میزان هرس مورد نیاز
  • 45. متا-یادگیری برای انتخاب بهترین روش هرس برای یک وظیفه خاص
  • 46. متا-یادگیری برای تعیین زمان مناسب انجام هرس
  • 47. کاربرد متا-یادگیری در هرس مدل‌های بزرگ (Large Models)
  • 48. هرس مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد متا-یادگیری
  • 49. هرس مدل‌های بینایی کامپیوتر با رویکرد متا-یادگیری
  • 50. متا-یادگیری برای هرس مدل‌های زمان-واقعی (Real-time Models)
  • 51. فشرده‌سازی مدل (Model Compression) با استفاده از هرس و متا-یادگیری
  • 52. کوانتیزاسیون (Quantization) و ارتباط آن با هرس
  • 53. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) و ارتباط آن با هرس
  • 54. متا-یادگیری برای بهبود فرآیند فشرده‌سازی مدل
  • 55. ارزیابی مدل‌های هرس شده
  • 56. معیارهای ارزیابی هرس: دقت، اندازه مدل، پیچیدگی محاسباتی
  • 57. تاثیر هرس بر قابلیت تعمیم (Generalization) مدل
  • 58. مقایسه روش‌های مختلف هرس با استفاده از متا-یادگیری
  • 59. مطالعات موردی: کاربرد هرس و متا-یادگیری در حوزه‌های خاص
  • 60. هرس و متا-یادگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 61. هرس و متا-یادگیری در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 62. هرس و متا-یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 63. هرس و متا-یادگیری در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 64. پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های هرس و متا-یادگیری
  • 65. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای هرس (PyTorch, TensorFlow)
  • 66. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای متا-یادگیری (Meta-learn, Pyro)
  • 67. ساخت یک خط لوله (Pipeline) جامع برای هرس و متا-یادگیری
  • 68. چالش‌های پیش رو در هرس و متا-یادگیری
  • 69. مسائل اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 70. اصول اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 71. رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعه محتوای آموزشی
  • 72. تعهد به اصول حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 73. تبعیض در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و راهکارهای مقابله
  • 74. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار و جامعه
  • 75. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان در قبال خطاهای احتمالی سیستم‌ها
  • 76. اهمیت شفافیت در عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 77. آموزش و توانمندسازی کاربران برای درک و استفاده از هوش مصنوعی
  • 78. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 79. نوآوری‌های آتی در متا-یادگیری و هرس مدل
  • 80. همکاری‌های بین‌المللی و تبادل دانش در حوزه هوش مصنوعی
  • 81. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در پیشبرد هوش مصنوعی
  • 82. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در حل مسائل اجتماعی و زیست‌محیطی
  • 84. تحولات اخیر در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 85. مروری بر آخرین مقالات و پژوهش‌ها در زمینه هرس و متا-یادگیری
  • 86. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 87. مسیر شغلی متخصصان هوش مصنوعی
  • 88. مهارت‌های لازم برای موفقیت در حوزه هوش مصنوعی
  • 89. اهمیت یادگیری مستمر در دنیای هوش مصنوعی
  • 90. آمادگی برای آینده با هوش مصنوعی
  • 91. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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.