Deep Learning | یادگیری عمیق
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 📲 @AIAds1
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Deep Learning | یادگیری عمیق
El canal Deep Learning | یادگیری عمیق (@deeplearning_fa) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 714 suscriptores, ocupando la posición 13 560 en la categoría Educación y el puesto 22 188 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 714 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 599, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.84%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.11% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 742 visualizaciones. En el primer día suele acumular 605 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como عمیق, مهندس, #deeplearning, پایتون, مدل.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید!
✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
📲 @AIAds1”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 25 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.
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
