, ,

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای متنوع

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 استفاده از ابزارهای متنوع

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 آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
  • 2. مبانی معماری‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 3. انواع پارتیشن‌بندی داده و مدل برای آموزش توزیع‌شده
  • 4. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 5. تکنیک‌های همگام‌سازی پارامترها در آموزش توزیع‌شده
  • 6. آموزش توزیع‌شده با استفاده از Data Parallelism
  • 7. کاهش ارتباطات شبکه در Data Parallelism
  • 8. استفاده از All-Reduce برای بهینه‌سازی Data Parallelism
  • 9. آموزش توزیع‌شده با استفاده از Model Parallelism
  • 10. تقسیم‌بندی لایه‌ها در Model Parallelism
  • 11. ترکیب Data و Model Parallelism (Hybrid Parallelism)
  • 12. معماری‌های پیشرفته برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 13. پلتفرم‌های آموزش توزیع‌شده: TensorFlow Distributed
  • 14. تنظیمات و پیکربندی TensorFlow Distributed
  • 15. استفاده از tf.distribute.Strategy
  • 16. استفاده از Keras با TensorFlow Distributed
  • 17. پلتفرم‌های آموزش توزیع‌شده: PyTorch Distributed
  • 18. مبانی PyTorch Distributed (torch.distributed)
  • 19. استفاده از DistributedDataParallel در PyTorch
  • 20. تکنیک‌های ارتباطی در PyTorch Distributed
  • 21. پلتفرم‌های آموزش توزیع‌شده: Horovod
  • 22. نصب و پیکربندی Horovod
  • 23. استفاده از Horovod با TensorFlow و Keras
  • 24. استفاده از Horovod با PyTorch
  • 25. مقایسه Horovod با TensorFlow Distributed و PyTorch Distributed
  • 26. ابزارهای ارکستراسیون آموزش توزیع‌شده: Kubeflow
  • 27. آموزش توزیع‌شده با Kubeflow
  • 28. مدیریت منابع و زمان‌بندی در Kubeflow Pipelines
  • 29. ابزارهای ارکستراسیون آموزش توزیع‌شده: Ray
  • 30. مبانی Ray برای محاسبات توزیع‌شده
  • 31. Ray Train برای آموزش توزیع‌شده
  • 32. استفاده از Ray Tune برای تنظیم ابرپارامترها
  • 33. بهینه‌سازی زیرساخت برای آموزش توزیع‌شده
  • 34. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 35. استفاده از حافظه‌های اشتراکی (Shared Memory)
  • 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
  • 37. کوانتیزاسیون گرادیان‌ها
  • 38. استفاده از تکنیک‌های کاهش دقت (Mixed Precision Training)
  • 39. مدیریت نودهای محاسباتی (Compute Nodes)
  • 40. موازنه بار (Load Balancing) در آموزش توزیع‌شده
  • 41. نظارت و اشکال‌زدایی (Monitoring and Debugging) آموزش توزیع‌شده
  • 42. ابزارهای نظارتی: TensorBoard
  • 43. نظارت بر عملکرد شبکه و CPU/GPU
  • 44. شناسایی و رفع گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
  • 45. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
  • 46. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی ماشین
  • 47. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر توزیع‌شده
  • 48. آموزش مدل‌های بخش‌بندی تصویر توزیع‌شده
  • 49. آموزش مدل‌های تولید تصویر توزیع‌شده
  • 50. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 51. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی توزیع‌شده
  • 52. آموزش مدل‌های تولید متن توزیع‌شده
  • 53. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات توزیع‌شده
  • 54. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف
  • 55. آموزش مدل‌های GCN توزیع‌شده
  • 56. آموزش مدل‌های GAT توزیع‌شده
  • 57. آموزش مدل‌های گراف تولیدکننده توزیع‌شده
  • 58. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 59. مبانی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 60. استفاده از Ray RLlib برای یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 61. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 62. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
  • 63. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (TPU, GPU)
  • 64. تکنیک‌های کاهش مصرف توان در GPU
  • 65. مدیریت توان در مراکز داده
  • 66. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 67. حفاظت از داده‌ها در حین انتقال
  • 68. کنترل دسترسی به منابع محاسباتی
  • 69. شناسایی حملات سایبری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 70. ملاحظات قانونی و اخلاقی در آموزش توزیع‌شده
  • 71. رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 72. شفافیت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 73. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های توزیع‌شده
  • 74. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 75. آموزش توزیع‌شده با سخت‌افزارهای جدید (Neuromorphic Computing)
  • 76. یادگیری فدرال (Federated Learning) به عنوان رویکردی نوین
  • 77. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آینده
  • 78. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 79. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 80. چالش‌های آموزش مدل‌های GPT به صورت توزیع‌شده
  • 81. راهکارهای بهینه‌سازی برای مدل‌های Transformer
  • 82. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر در مقیاس بزرگ
  • 83. آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء با داده‌های حجیم
  • 84. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بخش‌بندی معنایی
  • 85. مطالعه موردی: آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی با داده‌های فارسی
  • 86. چالش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های فارسی
  • 87. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های NLP فارسی
  • 88. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 89. استراتژی‌های تحمل خطا
  • 90. پیاده‌سازی Checkpointing و Fault Tolerance
  • 91. تکنیک‌های پیشرفته کوانتیزاسیون و هرس مدل (Pruning)
  • 92. کوانتیزاسیون مدل‌های آموزش‌دیده
  • 93. هرس کردن وزن‌ها و نورون‌ها
  • 94. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار (Deployment)
  • 95. فشرده‌سازی مدل با Knowledge Distillation
  • 96. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 97. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 98. سنجه‌های ارزیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 99. مقایسه عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با روش‌های مختلف
  • 100. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده

📚 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 استفاده از ابزارهای متنوع”

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

پیمایش به بالا