, ,

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با PyTorch و TensorFlow

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 PyTorch و TensorFlow

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 PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 3. مبانی TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 4. ساختار و عملکرد مدل‌های بزرگ
  • 5. مفاهیم اساسی آموزش توزیع‌شده
  • 6. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
  • 7. انواع رویکردهای آموزش توزیع‌شده
  • 8. آموزش توزیع‌شده با Data Parallelism
  • 9. پیاده‌سازی Data Parallelism در PyTorch
  • 10. پیاده‌سازی Data Parallelism در TensorFlow
  • 11. آموزش توزیع‌شده با Model Parallelism
  • 12. پیاده‌سازی Model Parallelism در PyTorch
  • 13. پیاده‌سازی Model Parallelism در TensorFlow
  • 14. ترکیب Data و Model Parallelism
  • 15. معرفی کتابخانه‌های آموزش توزیع‌شده
  • 16. کتابخانه Horovod برای آموزش توزیع‌شده
  • 17. نصب و پیکربندی Horovod
  • 18. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Horovod
  • 19. کتابخانه DeepSpeed برای آموزش توزیع‌شده
  • 20. ویژگی‌های کلیدی DeepSpeed
  • 21. استفاده از DeepSpeed برای بهینه‌سازی حافظه
  • 22. استفاده از DeepSpeed برای بهینه‌سازی سرعت
  • 23. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 24. آموزش توزیع‌شده مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 25. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 26. شبکه‌بندی (Networking) در آموزش توزیع‌شده
  • 27. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
  • 28. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 29. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 30. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
  • 31. ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
  • 32. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Gradient Checkpointing)
  • 33. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه (Offloading)
  • 34. کوچک‌سازی مدل (Model Quantization)
  • 35. کوچک‌سازی مدل (Model Pruning)
  • 36. تکنیک‌های موازی‌سازی تنسور
  • 37. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنسور در PyTorch
  • 38. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنسور در TensorFlow
  • 39. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) در آموزش توزیع‌شده
  • 40. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (TPUs)
  • 41. مدیریت خوشه‌ها (Cluster Management)
  • 42. ابزارهای مدیریت خوشه (Kubernetes, Slurm)
  • 43. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده
  • 44. تنظیمات پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده
  • 45. آموزش تقویتی توزیع‌شده
  • 46. یادگیری انتقالی در مقیاس بزرگ
  • 47. روش‌های بهینه‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 48. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 49. بررسی معماری‌های مدل‌های مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 50. معماری‌های ترنسفورمر برای LLMs
  • 51. معماری‌های کانولوشنال برای بینایی کامپیوتر
  • 52. مدل‌های مولد (Generative Models) و آموزش توزیع‌شده
  • 53. کاربرد آموزش توزیع‌شده در علم داده
  • 54. کاربرد آموزش توزیع‌شده در تحقیقات علمی
  • 55. کاربرد آموزش توزیع‌شده در صنایع
  • 56. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 57. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 58. ملاحظات اخلاقی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 59. مطالعه موردی: آموزش مدل زبان فارسی
  • 60. مطالعه موردی: آموزش مدل تشخیص تصویر پزشکی
  • 61. مطالعه موردی: آموزش مدل پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 62. بهینه‌سازی هزینه در آموزش توزیع‌شده
  • 63. مقایسه کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مختلف
  • 64. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 65. تکنیک‌های جدید در موازی‌سازی
  • 66. پیشرفت‌ها در سخت‌افزارهای محاسباتی
  • 67. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی آموزش
  • 68. آموزش توزیع‌شده با داده‌های نامتوازن
  • 69. روش‌های نمونه‌برداری در آموزش توزیع‌شده
  • 70. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 71. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 72. اعتبارسنجی مدل در مقیاس بزرگ
  • 73. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 74. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 75. مستندسازی کد و تنظیمات
  • 76. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ
  • 77. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های آموزش توزیع‌شده
  • 78. رفع اشکال در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 79. اشکال‌زدایی در سطح سخت‌افزار و شبکه
  • 80. اشکال‌زدایی در سطح فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 81. بهترین شیوه‌ها برای توسعه‌دهندگان
  • 82. آموزش توزیع‌شده و محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 83. استفاده از سرویس‌های ابری برای آموزش توزیع‌شده
  • 84. مدیریت منابع ابری برای آموزش
  • 85. هزینه‌های پنهان در آموزش توزیع‌شده
  • 86. راهکارهای کاهش هزینه‌های آموزش
  • 87. مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 88. مقایسه یادگیری فدرال با آموزش توزیع‌شده سنتی
  • 89. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 90. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق توزیع‌شده
  • 91. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای آموزش توزیع‌شده
  • 92. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
  • 93. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
  • 94. پروتکل‌های همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 95. بهینه‌سازی موازی‌سازی داده و مدل
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش ردپای حافظه
  • 97. پتانسیل‌های آتی در حوزه 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 PyTorch و TensorFlow”

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

پیمایش به بالا