آموزش بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی با NVIDIA TensorRT

قیمت فعلی: ۲,۵۹۹,۰۰۰ ۷۷۹,۷۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آموزش بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی با NVIDIA TensorRT

چرا این دوره؟

فرض کن یه مدل یادگیری عمیق با دقت ۹۸ درصد ساختی. روی نوت‌بوک همه‌چیز عالیه. ولی وقتی می‌خوای توی یه اپلیکیشن واقعی — مثلاً یه سیستم پردازش ویدیوی زنده یا دستیار صوتی — راه‌اندازی‌اش کنی، می‌بینی هر پیش‌بینی چند صد ...

آموزش بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی با NVIDIA TensorRT

چرا این دوره؟

فرض کن یه مدل یادگیری عمیق با دقت ۹۸ درصد ساختی. روی نوت‌بوک همه‌چیز عالیه. ولی وقتی می‌خوای توی یه اپلیکیشن واقعی — مثلاً یه سیستم پردازش ویدیوی زنده یا دستیار صوتی — راه‌اندازی‌اش کنی، می‌بینی هر پیش‌بینی چند صد میلی‌ثانیه طول می‌کشه و اصلاً به کارت نمیاد. اینجاست که بحث استنتاج (Inference) و بهینه‌سازی‌اش وارد می‌شه.

دقت مدل فقط نصف ماجراست. نصف دیگه‌اش سرعت، تأخیر (Latency) پایین و بازدهی (Throughput) بالاست. یه مدل سنگین اگه نتونه در زمان واقعی و با هزینه معقول جواب بده، عملاً بی‌فایده‌ست.

کتابخانه TensorRT از NVIDIA دقیقاً برای همین ساخته شده: شتاب‌دهی و بهینه‌سازی فرآیند استنتاج شبکه‌های عصبی عمیق روی GPU. با TensorRT می‌تونی یه مدل آموزش‌دیده‌ی حجیم رو تبدیل کنی به یه موتور استنتاج (Inference Engine) سبک، سریع و آماده‌ی استقرار در محیط Production.

این دوره چی بهت یاد می‌ده؟

این یه مسیر یادگیری کاملاً کاربردی‌ست که از مبانی استنتاج شروع می‌شه و تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های بهینه‌سازی و استقرار صنعتی پیش می‌ره. بعد از تموم شدن دوره، می‌تونی هر مدل آموزش‌دیده‌ای رو برداری و باهاش یه موتور استنتاج بهینه بسازی که توی سناریوهای واقعی جواب بده.

یه نکته: این دوره با کمک هوش مصنوعی تولید و ضبط شده.

این دوره مناسب کدوم دسته از افراد است؟

• مهندسان AI و یادگیری ماشین که مسئول استقرار مدل‌ها هستن
• متخصصان MLOps که دنبال ساخت پایپ‌لاین‌های خودکار و بهینه‌ان
• توسعه‌دهندگانی که مدل‌های هوش مصنوعی رو توی محصولات خودشون ادغام می‌کنن (خودروی خودران، پردازش ویدیو، دستیار صوتی و...)
• پژوهشگران و دانشجوهایی که می‌خوان با جنبه‌های عملی و کاربردی مدل‌ها آشنا بشن

مشخصات دوره

سرفصل‌های دوره

چطور به کارت میاد؟

اگه دانشجو باشی و روی یه پروژه‌ی بینایی ماشین یا NLP کار کنی، احتمالاً به این موقعیت برخوردی که مدلت روی لپ‌تاپ خوب کار می‌کنه ولی وقتی می‌خوای دموی زنده نشون بدی، فریز می‌شه. تکنیک‌های این دوره — از تبدیل مدل و کوانتیزاسیون تا پروفایلینگ و بهینه‌سازی لایه‌ای — دقیقاً همون چیزیه که فاصله‌ی بین «روی کاغذ کار می‌کنه» و «واقعاً کار می‌کنه» رو پر می‌کنه.

برای کسی که توی صنعت کار می‌کنه هم ماجرا جدی‌تره: کاهش هزینه‌ی GPU، افزایش تعداد درخواست‌های همزمان و پایین آوردن تأخیر، مستقیم روی کیفیت محصول و هزینه‌ی زیرساخت اثر می‌ذاره.

سوالات رایج

آیا نیاز به دانش قبلی عمیق دارم؟ آشنایی پایه با یادگیری عمیق و پایتون کافیه؛ مبانی استنتاج از صفر توضیح داده می‌شه.

روی چه سخت‌افزاری قابل اجراست؟ تمرکز اصلی روی GPUهای NVIDIA است، ولی مفاهیم بهینه‌سازی برای هر پلتفرمی قابل استفاده‌ست.

این دوره برای شروع مناسبه؟ اگه تازه با TensorRT آشنا می‌شی، فصل‌های ابتدایی نقطه‌ی شروع خوبی‌ان. اگه تجربه داری، فصل‌های ۵ تا ۸ برات ارزش بیشتری دارن.

📌 در حال حاضر این دوره با تخفیف ویژه در دسترسه و در پایان، گواهینامه‌ی پایان دوره دریافت می‌کنی.