Deep Learning | یادگیری عمیق
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 📲 @AIAds1
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Deep Learning | یادگیری عمیق
Channel Deep Learning | یادگیری عمیق (@deeplearning_fa) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 714 subscribers, ranking 13 552 in the Education category and 22 190 in the Iran region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 714 subscribers.
According to the latest data from 25 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 606 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.93%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.11% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 755 views. Within the first day, a publication typically gains 605 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as عمیق, مهندس, #deeplearning, پایتون, مدل.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید!
✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
📲 @AIAds1”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Education category.
tehrandata.org/courses/datascience📞 مشاوره رایگان: 09357516755 📱 Telegram | 📱 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 1 🏛تهران دیتا مرجع تخصصی آموزشهای حرفهای علم داده و هوش مصنوعی در کشور #علم_داده #هوش_مصنوعی #آموزش_آنلاین #یادگیری_ماشین #تهران_دیتا #تحلیل_داده #دیتا_ساینس #پروژه_محور #ai #datascience #machinelearning #telegram_ads #آموزش_داده #آموزش_هوش_مصنوعی #دوره_علم_داده
🌟 اولین دوره جامع مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی مولد (GenAI) با تدریس تیمی از برجستهترین متخصصان کشور در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و سیستمهای مولد و اساتید بنام در حوزه LLM و VLM ➕ ارائهی گواهینامه دوزبانه قابل استعلام از دانشگاه تهران🎓آنچه در این دوره بهدست میآورید: ✅ آموزش عمیق و کاربردی جدیدترین تکنولوژیهای روز دنیا ✅ مهارت انجام پروژههای واقعی و سازمانی ✅ توانایی پیادهسازی LLM، ساخت دستیار هوشمند، Agent، RAG و… ✅ ۴۰ ساعت آموزش پایتون در قالب محتوای ویدئویی رایگان ✅ تضمین اشتغال نفرات برتر دوره ☄️ اگر میخواهید در موج طوفانی هوش مصنوعی، تبدیل به متخصص موردنیاز بازار شوید، زمان زیادی ندارید 🔜 ⏳ شمارش معکوس شروع شد... ثبتنام و اطلاعات بیشتر 👇👇👇 📞 09377516759 ➡️ https://tehrandata.org/courses/llm/ 😎 یک برنامهریزی ۶ماهه، با تمرکز بر مهارتسازی واقعی، پروژهمحور و ویژه بازار کار✔️ 📨 Telegram | 📨 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin #علم_داده #دیتاساینس #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی #LLM #ChatGPT #AI #مدل_زبانی_بزرگ #هوش_مصنوعی_مولد
دستور torch.einsum⬅️ نوشتن محاسبات پیچیده با یک خط کد
دستور torch.as_strided⬅️ ساختن ویوهای پیشرفته روی تنسور
دستور tensor.unfold⬅️ ساختن ویو به صورت sliding window
دستور torch.roll⬅️ شیفت دادن چرخشی
دستور In-place ops⬅️ عملیات درجا و کممصرف از نظر حافظه – مثال: x.add(5) ➖ ➖ ➖ 🔢 گرادیان و هوکها
دستور x.register_hook⬅️ وصلکردن هوک به تنسور برای دیدن/دستکاری گرادیانها
دستور model.layer.register_forward_hook⬅️ گرفتن activationهای هر لایه
دستور Custom autograd.Function⬅️ تعریف forward و backward سفارشی برای autograd ➖ ➖ ➖ 🔢 آموزش مدل
دستور loss.backward (با انباشت/accumulation)⬅️ ساختن batchهای مجازی بزرگتر
دستور torch.cuda.amp.autocast⬅️ اجرای mixed precision برای سرعت بیشتر و مصرف حافظه کمتر
دستور p.requires_grad = False⬅️ فریز کردن لایهها (عدم محاسبهی گرادیان برای اون پارامتر)
دستور optimizer.zero_grad(set_to_none=True)⬅️ ریست کردن سریعتر گرادیانها و کاهش ترافیک حافظه ➖ ➖ ➖ 🔢 کار با داده
دستور torch.utils.data.Subset⬅️ تکهتکه کردن دیتاست
دستور torch.utils.data.ConcatDataset⬅️ ترکیب دیتاستها
دستور worker_init_fn⬅️ مقداردهی اولیهی workerهای DataLoader
دستور pin_memory=True⬅️ انتقال سریعتر دیتا از CPU به GPU (در CUDA) ➖ ➖ ➖ 🔢 دیباگ و مانیتورینگ
دستور torch.autograd.set_detect_anomaly⬅️ پیدا کردن NaN و خطاها در مرحلهی backward
دستور torch.cuda.empty_cache⬅️ خالی کردن کش GPU
دستور torch.cuda.memory_summary⬅️ گرفتن گزارش از وضعیت مصرف حافظهی GPU ➖ ➖ ➖ 🔢 افزایش سرعت و عملکرد
دستور torch.compile⬅️ برای اجرای سریعتر مدل
دستور torch.export⬅️ آمادهسازی مدل برای دیپلوی/استقرار
دستور torch.utils.checkpoint.checkpoint⬅️ کاهش مصرف حافظه هنگام آموزش مدلهای بزرگ.
دستور model.to(memory_format=torch.channels_last)⬅️ سریعتر کردن ConvNetها روی GPU با تغییر memory format
دستور torch.vmap⬅️ اجرای توابع به شکل برداری و سریعتر. ➖ ➖ ➖ 🔢 ابزارهای کاربردی و تکرارپذیری
دستور torch.manual_seed⬅️ ست کردن seed تصادفی برای CPU
دستور torch.cuda.manual_seed_all⬅️ ست کردن seed تصادفی برای همهی GPUها
دستور torch.use_deterministic_algorithms(True)⬅️ استفاده از الگوریتمهای کاملاً قابلتکرار
دستور torch.inference_mode⬅️ ارزیابی سریعتر از no_grad 🖼 PyTorch Power Hacks 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa
