, ,

کتاب معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش LLMهای بزرگ

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 معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش LLMهای بزرگ

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. مبانی نظری معماری‌های توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 4. تاریخچه و تحول LLMها
  • 5. معماری‌های پایه LLM: ترانسفورمرها
  • 6. لایه انکودر و دیکودر در ترانسفورمرها
  • 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 8. توجه خودی (Self-Attention)
  • 9. توجه متقاطع (Cross-Attention)
  • 10. پردازش زبان طبیعی با LLMها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMها
  • 12. توکنیزاسیون (Tokenization) و انواع آن
  • 13. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 14. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های عصبی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 16. محدودیت‌های RNN و LSTM در LLMهای بزرگ
  • 17. معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای LLM
  • 18. انواع معماری‌های ترانسفورمر (Encoder-only, Decoder-only, Encoder-Decoder)
  • 19. مدل‌های GPT و خانواده آن
  • 20. مدل‌های BERT و خانواده آن
  • 21. مدل‌های T5 و خانواده آن
  • 22. آموزش LLMها: اصول کلی
  • 23. مجموعه داده‌های عظیم برای آموزش LLM
  • 24. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 25. توزیع بار محاسباتی در آموزش LLM
  • 26. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی داده‌ها
  • 27. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی مدل
  • 28. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی تِنسور
  • 29. ترکیب استراتژی‌های موازی‌سازی
  • 30. مدیریت حافظه در آموزش LLMهای بزرگ
  • 31. بهینه‌سازی حافظه با تکنیک‌های مختلف
  • 32. بهینه‌سازی هیپرپارامترها در آموزش LLM
  • 33. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان (SGD, Adam, etc.)
  • 34. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن (Learning Rate Scheduling)
  • 35. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
  • 36. تنظیم اندازه بچ مجازی (Gradient Accumulation)
  • 37. تنظیم دقت محاسباتی (Mixed Precision Training)
  • 38. استفاده از سخت‌افزارهای موازی (GPU, TPU)
  • 39. شبکه‌بندی و ارتباطات بین پردازنده‌ها
  • 40. استراتژی‌های توزیع داده در خوشه‌ها
  • 41. موازنه بار (Load Balancing) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 42. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 43. پروتکل‌های ارتباطی بین نودها (NCCL, Gloo)
  • 44. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده (PyTorch Distributed, TensorFlow Distributed)
  • 45. کتابخانه‌های کمکی برای آموزش LLM (DeepSpeed, Megatron-LM)
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش LLM
  • 47. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های LLM
  • 48. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 49. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 50. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
  • 52. روش‌های تنظیم دقیق مؤثر (LoRA, Adapters)
  • 53. تنظیم دقیق برای وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
  • 54. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
  • 55. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 56. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
  • 57. تنظیم دقیق برای تولید کد
  • 58. ارزیابی LLMها: معیارهای کلیدی
  • 59. معیارهای ارزیابی برای تولید متن (BLEU, ROUGE)
  • 60. معیارهای ارزیابی برای درک مطلب (Accuracy, F1-score)
  • 61. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص
  • 62. تست‌های استاندارد برای LLMها (GLUE, SuperGLUE)
  • 63. چالش‌های اخلاقی و امنیتی در LLMها
  • 64. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 65. روش‌های کاهش سوگیری در LLMها
  • 66. امنیت مدل‌های LLM در برابر حملات
  • 67. حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 68. تولید محتوای نامناسب توسط LLMها
  • 69. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMها
  • 70. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوا
  • 71. چارچوب‌های نظارتی برای LLMها در ایران
  • 72. معماری‌های توزیع‌شده پیشرفته برای LLM
  • 73. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (ASIC)
  • 74. معماری‌های حافظه مشترک و پیام‌گذر
  • 75. روش‌های هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. مدیریت منابع در مقیاس ابر (Cloud Scale)
  • 77. بهینه‌سازی شبکه برای ارتباطات با تأخیر کم
  • 78. امنیت در ارتباطات توزیع‌شده
  • 79. پروتکل‌های ارتباطی امن
  • 80. نظارت و پایش سیستم‌های توزیع‌شده
  • 81. ثبت وقایع (Logging) و تحلیل عملکرد
  • 82. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 83. تحلیل مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
  • 84. بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU, GPU, Memory)
  • 85. مدیریت چرخه عمر مدل‌های LLM
  • 86. استقرار (Deployment) مدل‌های LLM
  • 87. تکنیک‌های استنتاج (Inference) سریع
  • 88. بهینه‌سازی استنتاج با استفاده از پردازش دسته‌ای
  • 89. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و بهینه‌تر
  • 90. معماری‌های توزیع‌شده برای استنتاج
  • 91. استفاده از Edge Computing برای LLMها
  • 92. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMها
  • 93. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 94. کاربرد LLMها در حوزه‌های دانش‌بنیان
  • 95. LLMها در پژوهش و توسعه
  • 96. LLMها در آموزش عالی
  • 97. LLMها در صنعت و کسب‌وکار
  • 98. LLMها در حوزه‌های فرهنگی و هنری
  • 99. LLMها در خدمت به جامعه (با رعایت چارچوب‌های دینی و ملی)

📚 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 معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش LLMهای بزرگ”

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

پیمایش به بالا