اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های واقعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Mixed Precision و اهمیت آن
• 2. یادگیری ماشین و نیاز به سرعت پردازش
• 3. مفهوم دقت عددی در محاسبات کامپیوتری
• 4. انواع دقت‌های عددی: Floating-Point 32-bit (FP32)
• 5. انواع دقت‌های عددی: Floating-Point 16-bit (FP16)
• 6. انواع دقت‌های عددی: Integer 8-bit (INT8)
• 7. مزایای استفاده از Mixed Precision
• 8. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 9. افزایش سرعت آموزش و استنتاج مدل‌ها
• 10. تاثیر Mixed Precision بر سخت‌افزارهای مدرن (GPU, TPU)
• 11. معماری‌های سخت‌افزاری پشتیبان Mixed Precision
• 12. تکنیک‌های پیاده‌سازی Mixed Precision
• 13. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 14. قابلیت‌های داخلی TensorFlow برای Mixed Precision
• 15. قابلیت‌های داخلی PyTorch برای Mixed Precision
• 16. راهنماهای رسمی و مستندات کتابخانه‌ها
• 17. مدیریت دقت‌های مختلف در یک مدل
• 18. تبدیل خودکار دقت‌ها در لایه‌های مدل
• 19. تنظیمات دستی برای کنترل دقت‌ها
• 20. نقش لایه‌های نرمال‌سازی (BatchNorm) در Mixed Precision
• 21. تاثیر لایه‌های فعال‌سازی (Activation Functions)
• 22. بهینه‌سازی لایه‌های خطی (Linear Layers)
• 23. بهینه‌سازی لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
• 24. استراتژی‌های انتخاب دقت مناسب برای هر لایه
• 25. پیمایش مدل و شناسایی لایه‌های حساس به دقت
• 26. بررسی توازن بین دقت و سرعت
• 27. نرم‌افزارهای کمکی و ابزارهای پروفایلینگ
• 28. اندازه‌گیری تاثیر Mixed Precision بر زمان آموزش
• 29. اندازه‌گیری تاثیر Mixed Precision بر مصرف حافظه
• 30. اندازه‌گیری تاثیر Mixed Precision بر دقت نهایی مدل
• 31. تکنیک‌های جلوگیری از افت دقت مدل (Loss Scaling)
• 32. مفهوم Loss Scaling و نحوه عملکرد آن
• 33. پیاده‌سازی Loss Scaling در TensorFlow
• 34. پیاده‌سازی Loss Scaling در PyTorch
• 35. تنظیم پارامترهای Loss Scaling
• 36. نکات عملی در استفاده از Loss Scaling
• 37. مدیریت دقت در مدل‌های بزرگ و پیچیده
• 38. یادگیری عمیق در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 39. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های زبانی
• 40. مدل‌های ترنسفورمر و نیاز به Mixed Precision
• 41. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 42. مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 43. مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 44. پیاده‌سازی Mixed Precision در پروژه‌های عملی
• 45. مثال عملی: آموزش مدل طبقه‌بندی تصویر با Mixed Precision
• 46. تنظیمات پیش‌فرض برای طبقه‌بندی تصویر
• 47. بررسی نتایج و مقایسه با دقت کامل
• 48. مثال عملی: آموزش مدل پردازش زبان طبیعی با Mixed Precision
• 49. تنظیمات پیش‌فرض برای پردازش زبان طبیعی
• 50. بررسی نتایج و مقایسه با دقت کامل
• 51. مدیریت خطاها و مشکلات رایج در Mixed Precision
• 52. کاهش دقت ناگهانی مدل (Sudden Accuracy Drop)
• 53. دلایل افت دقت و راه‌های مقابله
• 54. مشکلات سازگاری با سخت‌افزارهای قدیمی
• 55. راهکارهای بهینه‌سازی عملکرد Mixed Precision
• 56. استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 57. مفهوم کوانتیزاسیون و انواع آن
• 58. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 59. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
• 60. مزایا و معایب کوانتیزاسیون
• 61. ترکیب Mixed Precision و کوانتیزاسیون
• 62. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج (Inference Optimization)
• 63. ابزارهای بهینه‌سازی استنتاج (TensorRT, OpenVINO)
• 64. کاربرد TensorRT در تسریع مدل‌های NVIDIA
• 65. کاربرد OpenVINO در تسریع مدل‌ها بر روی سخت‌افزارهای Intel
• 66. استفاده از این ابزارها با Mixed Precision
• 67. ملاحظات امنیتی و اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
• 68. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش
• 69. تاثیر Mixed Precision بر شفافیت مدل
• 70. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با Mixed Precision
• 72. کاربرد Mixed Precision در رباتیک و هوش مصنوعی تعاملی
• 73. افزایش سرعت پاسخ‌دهی در ربات‌ها
• 74. آینده Mixed Precision و روندهای جدید
• 75. پیشرفت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• 76. تاثیر Mixed Precision بر مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی
• 77. مطالعات موردی پیشرفته در صنایع مختلف
• 78. مثال: Mixed Precision در خودروهای خودران
• 79. مثال: Mixed Precision در تشخیص پزشکی
• 80. مثال: Mixed Precision در تحلیل داده‌های مالی
• 81. نکات تکمیلی برای پیاده‌سازی موفق
• 82. اهمیت تست و ارزیابی مداوم
• 83. مستندسازی فرآیند پیاده‌سازی Mixed Precision
• 84. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 85. منابع آموزشی تکمیلی و مقالات علمی
• 86. کارگاه‌های عملی و پروژه‌های کدنویسی
• 87. نکات مهم در انتخاب کتابخانه‌ها و ابزارها
• 88. تکنیک‌های پیشرفته‌تر برای بهینه‌سازی حافظه
• 89. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 90. مدیریت چرخه عمر مدل با Mixed Precision
• 91. بررسی تاثیر Mixed Precision بر مصرف انرژی
• 92. ارتباط Mixed Precision با محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 93. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی با Mixed Precision
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی Mixed Precision