اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ساخت و استقرار مدلهای یادگیری عمیق توزیعشده با PyTorch
249,500 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ساخت و استقرار مدلهای یادگیری عمیق توزیعشده با PyTorch
موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی
موضوع میانی: PyTorch Ecosystem
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه به یادگیری عمیق توزیعشده
- 2. مبانی PyTorch
- 3. مفاهیم کلیدی PyTorch
- 4. تانسورها و عملیات روی آن‌ها
- 5. گرادیان‌ها و محاسبه خودکار
- 6. شبکه‌های عصبی در PyTorch
- 7. لایه‌های متداول شبکه‌های عصبی
- 8. توابع فعال‌سازی
- 9. بهینه‌سازها در PyTorch
- 10. توابع زیان
- 11. چرخه آموزش مدل
- 12. مدیریت داده‌ها با DataLoader
- 13. پیش‌پردازش داده‌ها
- 14. افزایش داده‌ها
- 15. مدلهای ترتیبی
- 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
- 17. کاربرد CNN در بینایی کامپیوتر
- 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
- 19. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
- 20. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
- 21. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU)
- 22. مدلهای ترنسفورمر
- 23. مکانیسم توجه
- 24. توضیح ترنسفورمرها
- 25. پیاده‌سازی ترنسفورمر با PyTorch
- 26. پیش‌نیازهای یادگیری توزیعشده
- 27. مفاهیم پایه‌ای پردازش موازی
- 28. مدلهای موازی‌سازی
- 29. داده موازی‌سازی
- 30. موازی‌سازی مدل
- 31. موازی‌سازی تانسور
- 32. استراتژی‌های موازی‌سازی
- 33. انتخاب استراتژی مناسب
- 34. محدودیت‌های موازی‌سازی
- 35. مقیاس‌پذیری در یادگیری عمیق
- 36. توزیع بار محاسباتی
- 37. ارتباطات بین پردازنده‌ها
- 38. پهنای باند و تأخیر شبکه
- 39. بهینه‌سازی ارتباطات
- 40. کتابخانه‌های یادگیری توزیعشده
- 41. PyTorch DistributedDataParallel
- 42. PyTorch FullyShardedDataParallel
- 43. PyTorch RPC (Remote Procedure Call)
- 44. استفاده از DataParallel
- 45. استفاده از DistributedDataParallel
- 46. مقایسه DataParallel و DistributedDataParallel
- 47. آموزش توزیعشده با چندین GPU
- 48. آموزش توزیعشده با چندین گره (Node)
- 49. تنظیمات محیطی برای آموزش توزیعشده
- 50. استفاده از مفسر `torchrun`
- 51. متغیرهای محیطی برای تنظیمات
- 52. مدیریت Checkpoint در آموزش توزیعشده
- 53. ذخیره و بارگذاری مدلهای توزیعشده
- 54. بازیابی وضعیت آموزش
- 55. اشکال‌زدایی مدلهای توزیعشده
- 56. نظارت بر فرآیند آموزش توزیعشده
- 57. ابزارهای نظارتی
- 58. مقیاس‌پذیری سخت‌افزاری
- 59. معماری‌های سخت‌افزاری
- 60. GPUهای مدرن
- 61. FPGAها و ASICها
- 62. ملاحظات پهنای باند حافظه
- 63. بهینه‌سازی مصرف حافظه
- 64. کوانتیزاسیون مدل
- 65. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 66. آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training)
- 67. استفاده از AMP (Automatic Mixed Precision)
- 68. تنظیمات AMP
- 69. مزایا و معایب AMP
- 70. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیعشده
- 71. شکست گره (Node Failure)
- 72. بازیابی از شکست
- 73. تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance)
- 74. طراحی مدلهای مقاوم به خطا
- 75. استقرار مدلهای توزیعشده
- 76. مبانی استقرار مدل
- 77. محیط‌های استقرار
- 78. Docker و کانتینرسازی
- 79. Kubernetes برای ارکستراسیون
- 80. پلتفرم‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
- 81. ارزیابی عملکرد مدل در استقرار
- 82. بنچمارکینگ مدلهای توزیعشده
- 83. زمان پاسخگویی (Latency)
- 84. توان عملیاتی (Throughput)
- 85. مصرف منابع
- 86. بهینه‌سازی برای استقرار
- 87. پایپ‌لاینینگ مدل
- 88. تکنیک‌های موازی‌سازی برای استقرار
- 89. موازنه بار (Load Balancing)
- 90. استقرار مدلهای Real-time
- 91. ملاحظات امنیتی در استقرار
- 92. پروتکل‌های ارتباطی امن
- 93. رمزگذاری داده‌ها
- 94. مدیریت دسترسی
- 95. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
- 96. انتخاب معماری استقرار
- 97. مانیتورینگ مدل مستقر
- 98. لاگ‌گیری و ردیابی
- 99. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
- 100. به‌روزرسانی مدلهای مستقر
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین
محیط فارسی و راست‌چین
ویژه اندروید
فلشکارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور
محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.
💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
- رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
- امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟
این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.
توجه:
محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
نمای اپلیکیشن ۱
نمای اپلیکیشن ۲
نمای اپلیکیشن ۳
نمای اپلیکیشن ۴
نمای اپلیکیشن ۵
نمای اپلیکیشن ۶
نمای اپلیکیشن ۷
نمای اپلیکیشن ۸
نمای اپلیکیشن ۹
نمای اپلیکیشن ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.