اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA در مراکز داده

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA در مراکز داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA در مراکز داده
  • 2. آشنایی با پلتفرم‌های سخت‌افزاری OCP و استانداردهای مرکز داده
  • 3. بررسی معماری هسته‌های CUDA و Tensor Cores در پردازنده‌های گرافیکی
  • 4. آشنایی با معماری Hopper و قابلیت‌های موتور ترنسفورمر
  • 5. نقش پردازنده‌های گرافیکی در تسریع محاسبات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 6. مبانی محاسبات موازی و مدیریت حافظه در GPU
  • 7. زیرساخت‌های شبکه با سرعت بالا در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 8. معرفی استانداردهای OCP برای سرورهای GPU
  • 9. طراحی سیستم‌های خنک‌کننده برای پردازنده‌های گرافیکی با چگالی بالا
  • 10. مدیریت توان مصرفی در مراکز داده نسل جدید
  • 11. نصب و پیکربندی درایورهای NVIDIA در محیط لینوکس
  • 12. محیط‌های مجازی‌سازی و کانتینرسازی برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 13. معرفی NVIDIA Container Toolkit برای محیط‌های ابری
  • 14. مدیریت منابع GPU در محیط‌های Kubernetes
  • 15. آشنایی با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده NVIDIA CUDA
  • 16. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorRT
  • 17. استفاده از Triton Inference Server برای استقرار مدل‌ها
  • 18. معماری سیستم‌های ذخیره‌سازی برای پردازش داده‌های حجیم هوش مصنوعی
  • 19. بررسی اتصالات پرسرعت NVLink و NVSwitch
  • 20. مانیتورینگ و مدیریت سلامت پردازنده‌های گرافیکی در مراکز داده
  • 21. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های پردازشی هوش مصنوعی
  • 23. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در مراکز داده
  • 24. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای سخت‌افزاری در سرورهای GPU
  • 25. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps) با استفاده از شتاب‌دهنده‌ها
  • 26. بررسی چالش‌های پهنای باند حافظه در پردازش‌های سنگین
  • 27. استانداردسازی کابل‌کشی و اتصالات در دیتاسنترهای OCP
  • 28. ارتقای پایداری سیستم‌های محاسباتی با استفاده از مدیریت هوشمند بار
  • 29. اصول بهره‌برداری از هوش مصنوعی مولد در چارچوب‌های بومی
  • 30. تحلیل هزینه‌-فایده در استقرار زیرساخت‌های GPU
  • 31. آینده‌نگری در معماری مراکز داده و هوش مصنوعی صنعتی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش گرافیکی NVIDIA پردازش موازی پردازنده گرافیکی GPU زیرساخت مراکز داده سخت‌افزار هوش مصنوعی محاسبات سنگین هوش مصنوعی معماری هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.