, ,

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم اولیه توزیع‌شده
  • 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
  • 6. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 7. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 8. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 9. نصب و پیکربندی محیط توسعه
  • 10. آشنایی با سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 11. مفهوم موازی‌سازی و انواع آن
  • 12. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 13. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 14. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
  • 15. مقدمه‌ای بر Horovod
  • 16. نصب و راه‌اندازی Horovod
  • 17. پیکربندی Horovod برای TensorFlow
  • 18. پیکربندی Horovod برای PyTorch
  • 19. آموزش مدل‌های ساده با Horovod
  • 20. مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 21. آموزش CNN با Horovod
  • 22. مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. آموزش RNN با Horovod
  • 24. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 25. آموزش ترنسفورمر با Horovod
  • 26. بهینه‌سازی Hyperparameters
  • 27. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 28. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 29. استفاده از GPU در آموزش توزیع‌شده
  • 30. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
  • 31. ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
  • 32. اشکال‌زدایی (Debugging) در محیط توزیع‌شده
  • 33. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 34. مدیریت خطا و بازیابی در Horovod
  • 35. روش‌های ذخیره‌سازی و بارگذاری Checkpoints
  • 36. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 37. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 38. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
  • 39. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 40. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 41. استفاده از کانتینرها (Docker) در آموزش توزیع‌شده
  • 42. هماهنگ‌سازی فرآیندها در Horovod
  • 43. کارایی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 44. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
  • 45. مباحث پیشرفته در Horovod
  • 46. استفاده از Horovod با کتابخانه‌های دیگر
  • 47. آموزش مدل‌های گراف (Graph Neural Networks) با Horovod
  • 48. آموزش مدل‌های مولد (Generative Models) با Horovod
  • 49. ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 51. آموزش الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با Horovod
  • 52. کاربرد Horovod در پردازش تصویر
  • 53. کاربرد Horovod در پردازش زبان طبیعی
  • 54. کاربرد Horovod در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. کاربرد Horovod در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 56. کاربرد Horovod در محاسبات علمی
  • 57. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 58. بهینه‌سازی مصرف منابع در Horovod
  • 59. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 60. مستندسازی کد و پروژه‌ها
  • 61. مدیریت وابستگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 62. استفاده از سیستم‌های مدیریت ورژن (Git)
  • 63. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 64. آموزش توزیع‌شده در پلتفرم‌های ابری
  • 65. ملاحظات مربوط به هزینه در آموزش توزیع‌شده
  • 66. اصول مدیریت پروژه در توسعه هوش مصنوعی
  • 67. یادگیری عمیق قابل تفسیر (Interpretable Deep Learning)
  • 68. ملاحظات حقوقی و قضایی در حوزه هوش مصنوعی
  • 69. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 70. تکنیک‌های خودکارسازی در آموزش مدل‌ها
  • 71. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Learning)
  • 73. کاربرد Horovod در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 74. مبانی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 75. تکنیک‌های توزیع بار (Load Balancing)
  • 76. ملاحظات مربوط به تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 77. اصول طراحی API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 78. مقدمه‌ای بر متا-یادگیری (Meta-Learning)
  • 79. استفاده از Horovod در استنتاج مدل‌های بزرگ
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار (Deployment)
  • 81. ملاحظات مربوط به حاکمیت داده (Data Governance)
  • 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI – XAI)
  • 83. کاربرد Horovod در رباتیک
  • 84. مبانی یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 85. مبانی یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 86. مبانی یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 87. تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 88. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 89. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 90. آموزش GANs با Horovod
  • 91. ملاحظات مربوط به پایداری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) – بخش دوم
  • 93. کاربرد Horovod در توسعه بازی‌های ویدئویی
  • 94. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه در Horovod
  • 95. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری افقی و عمودی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا