اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی آموزش مدل‌های زبان بزرگ در خوشه‌های پردازشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی آموزش مدل‌های زبان بزرگ در خوشه‌های پردازشی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش داده‌های حجیم
• 2. معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. مفاهیم پایه‌ای خوشه‌های پردازشی
• 4. شبکه‌های ارتباطی در خوشه‌ها
• 5. اصول پردازش موازی
• 6. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 7. معرفی GPUها و معماری آن‌ها
• 8. تفاوت CPU و GPU در پردازش
• 9. حافظه در GPUها و مدیریت آن
• 10. کتابخانه‌های برنامه‌نویسی موازی (CUDA)
• 11. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 12. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. رگرسیون خطی در یادگیری ماشین
• 14. رگرسیون لجستیک
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 16. درخت‌های تصمیم
• 17. جنگل‌های تصادفی
• 18. مدل‌های آنسامبل
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 21. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. مفاهیم مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 23. معماری ترنسفورمر
• 24. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 25. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 26. پیش‌پردازش متن برای LLMs
• 27. توکنیزاسیون و واژگان‌سازی
• 28. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 29. روش‌های تعبیه‌سازی مدرن (Word2Vec, GloVe)
• 30. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای NLP
• 31. معماری GPT
• 32. معماری BERT
• 33. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 34. مجموعه داده‌های بزرگ برای LLMs
• 35. گردآوری و پاک‌سازی داده‌ها
• 36. قوانین تولید محتوا در ایران
• 37. ملاحظات اخلاقی در داده‌ها
• 38. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 39. تابع هزینه (Loss Function) در LLMs
• 40. بهینه‌سازها (Optimizers) در LLMs
• 41. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 42. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 43. تکنیک‌های تنظیم فوق پارامتر
• 44. مدیریت حافظه در آموزش LLMs
• 45. فشرده‌سازی مدل
• 46. کوچک‌سازی مدل
• 47. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 48. آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
• 49. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 50. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 51. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
• 52. موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 53. استراتژی‌های ترکیبی موازی‌سازی
• 54. نرم‌افزارهای مدیریت خوشه‌های پردازشی
• 55. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 56. TensorFlow Distributed
• 57. PyTorch Distributed
• 58. Horovod
• 59. استفاده از GPU در آموزش
• 60. نظارت بر فرآیند آموزش
• 61. تجسم‌سازی نتایج آموزش
• 62. ارزیابی مدل‌های زبان بزرگ
• 63. معیارهای ارزیابی LLMs
• 64. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 65. تولید متن خلاقانه
• 66. خلاصه‌سازی متون
• 67. ترجمه ماشینی
• 68. پاسخ به پرسش
• 69. مدل‌های زبان بزرگ در چارچوب قوانین ایران
• 70. ملاحظات شرعی در کاربرد LLMs
• 71. تولید محتوای اخلاقی و مسئولانه
• 72. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. حریم خصوصی کاربران
• 74. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها (اشاره به ممنوعیت‌ها)
• 75. ملاحظات حقوقی در توسعه نرم‌افزار
• 76. استانداردهای کدنویسی ایمن
• 77. پیشگیری از حملات سایبری
• 78. راهکارهای دفاع در برابر نفوذ
• 79. اصول مهندسی نرم‌افزار پایدار
• 80. توسعه نرم‌افزار با رویکرد اسلامی
• 81. کاربرد هوش مصنوعی در راستای منافع ملی
• 82. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار
• 83. مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری بزرگ
• 84. مستندسازی فنی پروژه‌ها
• 85. کنترل نسخه و همکاری تیمی
• 86. تست و اعتبارسنجی نرم‌افزار
• 87. روش‌های تست نرم‌افزار
• 88. معماری‌های نرم‌افزاری مدرن
• 89. میکروسرویس‌ها و مزایای آن
• 90. کانتینرسازی (Docker)
• 91. ارکستراسیون کانتینرها (Kubernetes)
• 92. امنیت در معماری میکروسرویس
• 93. اصول DevOps
• 94. تکامل مدل‌های زبان بزرگ
• 95. مدل‌های زبان بزرگ مولد (Generative LLMs)
• 96. مدل‌های زبان بزرگ درک‌کننده (Discriminative LLMs)
• 97. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 98. LLMs و تجزیه و تحلیل احساسات
• 99. LLMs و تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 100. LLMs و تحلیل روابط بین موجودیت‌ها