ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Design and deploy neural networks using CUDA for high‑performance AI in C++
یادگیری عمیق به یکی از مهمترین و تحولآفرینترین فناوریها در سیستمهای نرمافزاری مدرن تبدیل شده است و کاربردهای گستردهای در بینایی ماشین، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستمهای توصیهگر، مراقبتهای بهداشتی، امور مالی، رباتیک و تصمیمگیریهای بلادرنگ دارد. در حالی که بیشتر جریانهای کاری و آموزشهای یادگیری عمیق در زبان پایتون معرفی میشوند، بسیاری از محیطهای تولیدی و عملیاتی در نهایت به سرعت، کنترل دقیق و کارایی در سطح سیستم نیاز دارند که تنها زبان ++C میتواند آن را ارائه دهد. این کتاب دقیقاً برای پر کردن همین شکاف حیاتی نوشته شده است.
این اثر جامع به شما نشان میدهد که چگونه سیستمهای یادگیری عمیق در زبان ++C ساخته، آموزش داده، بهینهسازی، مستقر و نظارت میشوند. در سراسر این کتاب چاپی، شما از راهاندازی یک محیط یادگیری عمیق در ++C و آمادهسازی دادهها، به سمت ساخت معماریهای عصبی هستهای مانند پرسپترونهای چندلایه، شبکههای کانولوشنی، شبکههای بازگشتی، مدلهای مولد و سیستمهای مبتنی بر ترانسفورماتور حرکت خواهید کرد. در نهایت، به استقرار، اشکالزدایی، نظارت و توضیحرسانی مدلهای تولیدی در محیطهای حساس به عملکرد خواهید پرداخت.
زبان ++C همچنان یکی از قدرتمندترین زبانها برای برنامههای کاربردی یادگیری عمیق با کارایی بالا است، زیرا کنترل دقیقی بر مدیریت حافظه، همزمانی، منابع پردازنده مرکزی (CPU) و پردازنده گرافیکی (GPU) و رفتار زمان اجرا (Runtime) ارائه میدهد. این ویژگیها زمانی اهمیت حیاتی پیدا میکنند که شما به استنتاج با تأخیر بسیار کم (Low-latency Inference)، سرویسدهی کارآمد مدل، بهینهسازی آگاهانه از سختافزار یا استقرار بر روی سیستمهای با منابع محدود نیاز داشته باشید. با این حال، برای بسیاری از متخصصان، گذر از آزمایشهای مبتنی بر پایتون به پیادهسازی در ++C مانند عبور از یک دره با راهنماهای عملی بسیار اندک است. این کتاب طراحی شده است تا با ترکیب مفاهیم یادگیری عمیق با الگوهای پیادهسازی عملی در ++C مدرن، این دره را پر کند.
ما با ایجاد پایههایی که برای کار مولد نیاز دارید شروع میکنیم. شما ابتدا مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق را مرور کرده و یک محیط ++C کاربردی برای توسعه مدل راهاندازی خواهید کرد. از آنجا، یاد خواهید گرفت که چگونه دادهها را به طور کارآمد آماده و پیشپردازش کنید و چگونه از CUDA برای تسریع آموزش و استنتاج روی GPUها استفاده نمایید. این فصلهای اولیه به گونهای طراحی شدهاند که هم پایه مفهومی و هم ابزارهای مورد نیاز برای کار جدی یادگیری عمیق در ++C را در اختیار شما قرار دهند. تمام مفاهیم ریاضی مرتبط با آموزش شبکهها نیز در قالب فرمولهای دقیق مانند y=f(Wx+b)y = f(Wx + b)y=f(Wx+b) یا محاسبه گرادیانها در الگوریتم پسانتشار بررسی میشوند.
هنگامی که محیط و پایهها مستقر شدند، کتاب به سمت ساخت و آموزش مدل میرود. شما با یک شبکه عصبی پایه شروع خواهید کرد تا پاسهای رو به جلو، پسانتشار (Backpropagation)، بهینهسازی و ارزیابی را در ++C درک کنید. سپس این ایدهها را به پرسپترونهای چندلایه، شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای وظایف تصویری، و معماریهای بازگشتی مانند شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و شبکههای حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM) در ++C برای دادههای متوالی گسترش خواهید داد. سپس، کتاب به مدلسازی مولد میپردازد و رمزگذار-رمزگشاها (Autoencoders)، شبکههای متخاصم مولد (GAN) و مفاهیم اصلی مدلهای زبانی بزرگ را پوشش میدهد. پیش از ورود به آموزش توزیعشده، اجرای چندپردازندهای (Multi-GPU)، موازیسازی و ، تمام این معماریها به صورت بومی پیادهسازی میشوند.
کلمات کلیدی:بخش نهایی کتاب بر روی آنچه پس از کارکرد مدل در محیط توسعه اتفاق میافتد تمرکز دارد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدلها را برای استنتاج با فرمتهایی مانند TorchScript و Open Neural Network Exchange (ONNX) آماده کنید، آنها را در محیطهای ابری، محلی (On-premise) یا لبه (Edge) مستقر کنید و برای عملکرد در دنیای واقعی بهینهسازی نمایید. از آنجا، کتاب به اشکالزدایی خرابیهای محیط تولید، آموزش مجدد مدلها در زمان تغییر دادهها، نظارت بر سیستمهای زنده و بهبود شفافیت با تکنیکهای توضیحپذیری میپردازد. با مطالعه دقیق این نسخه فیزیکی، شما دیدگاهی عملی از چرخه عمر کامل یادگیری عمیق در ++C، از پیادهسازی تا قابلیت اطمینان عملیاتی خواهید داشت.
این کتاب برای مهندسان یادگیری ماشین، مهندسان یادگیری عمیق، توسعهدهندگان نرمافزار و دانشمندان دادهای نوشته شده است که میخواهند سیستمهای یادگیری عمیق با کارایی بالا را در ++C بسازند.
این اثر به ویژه برای خوانندگانی مفید است که در حال حاضر با اصول یادگیری ماشین و شبکههای عصبی آشنایی دارند و اکنون میخواهند به پیادهسازی، بهینهسازی و استقرار در سطح تولید نزدیکتر شوند. شما باید با مفاهیم برنامهنویسی هسته ++C مانند کلاسها، مدیریت حافظه و همزمانی پایه راحت باشید.
اگر یک متخصص مبتنی بر پایتون هستید که به دنبال درک نحوه پیادهسازی سیستمهای یادگیری عمیق در یک محیط سطح پایینتر و حساس به عملکرد میباشید، این کتاب به شما کمک میکند تا این انتقال را با موفقیت انجام دهید. آشنایی با چارچوبهایی مانند PyTorch یا TensorFlow مفید است، اما تجربه قبلی با APIهای پایتون آنها کافی است؛ این کتاب به شما کمک میکند تا این تجربه را به جریانهای کاری ++C ترجمه کنید.
اگر یک توسعهدهنده ++C هستید که به دنبال استفاده از پیشزمینه سیستمی خود در بارهای کاری هوش مصنوعی مدرن هستید، این کتاب مسیر ساختاریافتهای را به سمت یادگیری عمیق به شما ارائه میدهد. و اگر روی برنامههای بلادرنگ (Real-time) یا با منابع محدود کار میکنید که در آنها تأخیر، توان عملیاتی و کارایی اهمیت دارد، این کتاب دقیقاً با در نظر گرفتن این محدودیتهای سختافزاری و نرمافزاری نوشته شده است.
کتاب پیش رو با رویکردی مهندسی و کاربردی، مفاهیم را فصل به فصل از پایه تا سطح پیشرفته آموزش میدهد.
فصل اول مفاهیم اصلی یادگیری عمیق را معرفی میکند، توضیح میدهد که چرا ++C برای بارهای کاری هوش مصنوعی مبتنی بر عملکرد ارزشمند است و راهاندازی یک محیط عملی را آموزش میدهد. فصل دوم به سمت خط لوله دادهها میرود که شامل عادیسازی، تقویت، بارگذاری کارآمد، مدیریت آگاهانه از حافظه در مجموعه دادههای بزرگ و بارگذارهای سفارشی (Custom Dataloaders) میشود.
فصل سوم CUDA را معرفی میکند و نشان میدهد که چگونه از شتابدهنده GPU برای سرعت بخشیدن به آموزش و استنتاج استفاده کنید و مسیرهای کدهای حساس به عملکرد را بهینه نمایید. فصلهای چهارم و پنجم شما را در پیادهسازی یک شبکه عصبی ساده و سپس پرسپترونهای چندلایه (MLP) راهنمایی میکنند. در اینجا با لایههای پنهان، استفاده از Dropout، عادیسازی دستهای و تنظیم فراپارامترها برای ارزیابی عملکرد آشنا خواهید شد.
فصل ششم شبکههای عصبی کانولوشنی را برای پردازش دادههای مبتنی بر تصویر معرفی میکند و نحوه طبقهبندی و بخشبندی (Segmentation) تصاویر را نشان میدهد. فصل هفتم به دادههای متوالی، بهویژه دادههای متنی میپردازد و شبکههای بازگشتی و LSTM را پوشش میدهد. در این بخش پایههای ریاضی، الگوریتمهای آموزش مانند BPTT، پیادهسازیهای عملی ++C و کاربردهای دنیای واقعی در پیشبینی متن بررسی میشوند.
فصل هشتم معماریهای بنیادی هوش مصنوعی مولد، GANها، همراه با اصول تولید متن خودهمبسته (Autoregressive) و معیارهای جامع ارزیابی را پوشش میدهد. فصل نهم به سراغ معماری قدرتمند ترانسفورماتور و اجزای آن میرود و پیادهسازیهای رمزگذار-رمزگشا را بررسی میکند که به استراتژیهای آموزش توزیعشده و فشردهسازی مدلهای زبانی بزرگ منجر میشود.
فصل دهم نحوه خروجی گرفتن از مدلها برای استقرار، سرویسدهی به آنها در محیطهای تولید و بهینهسازی عملکرد استنتاج را توضیح میدهد. فصلهای یازدهم و دوازدهم بر کشف خرابیهای سیستم، آموزش مجدد مدلها در هنگام رانش مدل (Model Drift) و نظارت بر تأخیر، دقت و استفاده از منابع تمرکز دارند. در نهایت، فصل سیزدهم تکنیکهای عملی تفسیرپذیری مانند LIME، SHAP و Grad-CAM را معرفی کرده و نشان میدهد که چگونه توضیحپذیری از استقرار ایمنتر و قابلاعتمادتر پشتیبانی میکند.
برای بهرهمندی کامل از این کتاب، باید دانش کاری ++C و درک اولیهای از اصول یادگیری ماشین داشته باشید. نیازی نیست در هر خانواده مدل متخصص باشید، اما باید با مفاهیمی مانند یادگیری تحت نظارت، توابع زیان و نزول گرادیان راحت باشید. از آنجایی که این کتاب شامل تنظیمات محیط، شتاب CUDA، آموزش توزیعشده و بهینهسازی استنتاج است، داشتن دسترسی به یک محیط توسعه برای آزمایش با هر دو جریان کاری CPU و GPU در حین پیشرفت بسیار راهگشا خواهد بود.
این کتاب قصد دارد دو دنیای تئوری یادگیری عمیق و مهندسی سیستمهای تولیدی را گرد هم آورد. ++C در این تقاطع قرار دارد و به ما اجازه میدهد از نمونههای اولیه فراتر رفته و به پیادهسازیهای قابل اعتماد و کارآمد برسیم. با تهیه نسخه چاپی این کتاب، شما یک مرجع مهندسی همیشگی برای غلبه بر چالشهای پیادهسازی هوش مصنوعی روی میز کار خود خواهید داشت.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران (0)