دوره شتابدهی به محاسبات علمی با JAX: بهینهسازی پردازشهای عددی و یادگیری عمیق همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره شتابدهی به محاسبات علمی با JAX: بهینهسازی پردازشهای عددی و یادگیری عمیق
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: محاسبات عددی و یادگیری ماشین
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. آشنایی با ساختار و فلسفه کتابخانه JAX در محاسبات علمی
- 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای محاسبات عددی با JAX
- 3. مقایسه آرایه‌های NumPy و JAX DeviceArray
- 4. مفهوم تغییرناپذیری داده‌ها در محاسبات JAX
- 5. عملیات ریاضی پایه و توابع برداری در JAX
- 6. مدیریت حافظه و انتقال داده بین CPU و GPU
- 7. مفهوم تبدیل توابع در JAX و کاربرد آن در بهینهسازی
- 8. استفاده از jit برای کامپایل درجا و افزایش سرعت اجرا
- 9. تحلیل گراف محاسباتی و بهینهسازی آن در JAX
- 10. تفاوت میان ارزیابی تنبل و ارزیابی مشتاق در محاسبات علمی
- 11. محاسبه مشتقات مرتبه اول با استفاده از grad
- 12. مشتق‌گیری خودکار مرتبه بالاتر و کاربرد در بهینهسازی
- 13. بردارسازی توابع با استفاده از vmap
- 14. مدیریت موازی‌سازی داده‌ها با pmap
- 15. اجرای محاسبات سنگین روی خوشه‌های پردازشی
- 16. پیاده‌سازی ضرب ماتریسی بهینه با JAX
- 17. حل معادلات دیفرانسیل معمولی با ابزارهای عددی JAX
- 18. بهینهسازی توابع هدف با استفاده از الگوریتم‌های گرادیان
- 19. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در بستر JAX
- 20. ساختار کتابخانه Flax برای مدل‌سازی شبکه‌های عصبی
- 21. تعریف لایه‌ها و بلوک‌های سازنده مدل در Flax
- 22. مدیریت پارامترها و وضعیت در مدل‌های یادگیری عمیق
- 23. پیاده‌سازی تابع زیان در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
- 24. الگوریتم‌های بهینه‌ساز در Optax و کاربرد در آموزش مدل
- 25. آموزش شبکه‌های عصبی متراکم با استفاده از JAX
- 26. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
- 27. بهینهسازی محاسبات ماتریسی برای مدل‌های یادگیری عمیق
- 28. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
- 29. ارزیابی مدل و معیارهای سنجش عملکرد
- 30. کاربرد JAX در فیزیک محاسباتی و مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی
- 31. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر ذرات با شتاب‌دهنده JAX
- 32. بهینهسازی فراپارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی
- 33. کاربرد JAX در پردازش سیگنال‌های دیجیتال
- 34. توابع تبدیل فوریه سریع در JAX
- 35. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالی و استنتاج بیزی
- 36. استفاده از JAX در حل مسائل بهینهسازی مقید
- 37. تکنیک‌های پیشرفته حافظه برای آموزش مدل‌های بزرگ
- 38. دیباگ کردن کدهای JAX و رفع خطاهای کامپایل
- 39. نکات امنیتی و بهینهسازی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
- 40. آینده محاسبات علمی و نقش JAX در توسعه هوش مصنوعی مولد
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.