Deep Learning | یادگیری عمیق
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 📲 @AIAds1
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Deep Learning | یادگیری عمیق analitikasi
Deep Learning | یادگیری عمیق (@deeplearning_fa) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 714 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 13 560-o'rinni va Eron mintaqasida 22 188-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 714 obunachiga ega bo‘ldi.
24 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 599 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.84% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.11% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 742 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 605 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent عمیق, مهندس, #deeplearning, پایتون, مدل kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید!
✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
📲 @AIAds1”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 25 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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
