دوره بهینه‌سازی فرآیند جمع‌آوری گرادیان در Mixed Precision Training همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی فرآیند جمع‌آوری گرادیان در Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Mixed Precision Training
• 2. مزایای استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری عمیق
• 3. مفاهیم پایه محاسبات ممیز شناور (FP32, FP16, BF16)
• 4. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 5. تکنیک‌های کاهش دقت محاسبات
• 6. کاهش خطای گرد کردن در FP16
• 7. انتخاب داده‌های ورودی مناسب برای FP16
• 8. توزیع محاسبات در Mixed Precision
• 9. همگام‌سازی گرادیان‌ها در دقت‌های مختلف
• 10. استفاده از Loss Scaling برای پایداری آموزش
• 11. انواع روش‌های Loss Scaling
• 12. انتخاب ضریب مناسب برای Loss Scaling
• 13. پایش مقادیر گرادیان در طول آموزش
• 14. تشخیص و مدیریت Underflow و Overflow
• 15. تکنیک‌های جلوگیری از Underflow گرادیان
• 16. تکنیک‌های جلوگیری از Overflow گرادیان
• 17. مدیریت وزن‌ها در Mixed Precision Training
• 18. به‌روزرسانی وزن‌ها با دقت ترکیبی
• 19. تأثیر FP16 بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 20. سازگاری بهینه‌سازها با Mixed Precision
• 21. بهینه‌سازهای مبتنی بر FP16
• 22. بهینه‌سازهای مبتنی بر BF16
• 23. استفاده از AdamW در Mixed Precision
• 24. استفاده از SGD در Mixed Precision
• 25. تنظیم نرخ یادگیری در دقت ترکیبی
• 26. استراتژی‌های تنظیم نرخ یادگیری پویا
• 27. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و Mixed Precision
• 28. انتقال یادگیری با دقت ترکیبی
• 29. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ با Mixed Precision
• 30. معماری‌های شبکه عصبی سازگار با FP16
• 31. شبکه‌های کانولوشنال و Mixed Precision
• 32. شبکه‌های بازگشتی و Mixed Precision
• 33. شبکه‌های ترنسفورمر و Mixed Precision
• 34. پردازش زبان طبیعی با دقت ترکیبی
• 35. بینایی کامپیوتر با دقت ترکیبی
• 36. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های تصویری
• 38. بررسی عملکرد مدل‌ها با معیارهای مختلف
• 39. دقت، صحت و F1-Score در Mixed Precision
• 40. زمان آموزش و مصرف حافظه
• 41. مقایسه عملکرد با آموزش FP32
• 42. تحلیل مصرف منابع سخت‌افزاری
• 43. بهینه‌سازی استفاده از GPUها
• 44. استفاده از Tensor Cores برای شتاب‌دهی
• 45. مدیریت حافظه GPU در Mixed Precision
• 46. استراتژی‌های توزیع آموزش در چندین GPU
• 47. آموزش موازی داده‌ها با Mixed Precision
• 48. آموزش موازی مدل‌ها با Mixed Precision
• 49. آموزش ترکیبی (Data and Model Parallelism)
• 50. ابزارها و کتابخانه‌های پشتیبان Mixed Precision
• 51. PyTorch و پشتیبانی از Mixed Precision
• 52. TensorFlow و پشتیبانی از Mixed Precision
• 53. NVIDIA Apex و Mixed Precision
• 54. Intel Extension for PyTorch
• 55. بررسی عمیق کتابخانه‌های بهینه‌سازی
• 56. نکات پیشرفته در Loss Scaling
• 57. روش‌های تطبیقی Loss Scaling
• 58. استفاده از Dynamic Loss Scaling
• 59. مدیریت انحرافات آماری در گرادیان‌ها
• 60. بررسی توزیع گرادیان‌ها برای تشخیص مشکلات
• 61. تکنیک‌های نرمال‌سازی در Mixed Precision
• 62. Batch Normalization و Mixed Precision
• 63. Layer Normalization و Mixed Precision
• 64. Instance Normalization و Mixed Precision
• 65. Group Normalization و Mixed Precision
• 66. تأثیر نرمال‌سازی بر پایداری آموزش
• 67. چالش‌های آموزش مدل‌های نامتقارن
• 68. بهینه‌سازی برای معماری‌های خاص
• 69. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) و Mixed Precision
• 70. مدل‌های مولد و Mixed Precision
• 71. GANها و Mixed Precision Training
• 72. VAEها و Mixed Precision Training
• 73. تکنیک‌های پساپردازش در Mixed Precision
• 74. ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 75. استنتاج (Inference) با دقت ترکیبی
• 76. بهینه‌سازی استنتاج برای سرعت
• 77. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 78. کوانتیزاسیون POST-TRAINING
• 79. کوانتیزاسیون AWARE-TRAINING
• 80. مقایسه کوانتیزاسیون با Mixed Precision
• 81. تکنیک‌های کاهش حجم مدل
• 82. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 83. استفاده از Knowledge Distillation
• 84. استانداردهای ارزیابی مدل‌های بهینه‌شده
• 85. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
• 87. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در آموزش
• 88. رعایت مقررات حاکم بر داده‌ها
• 89. ملاحظات حقوقی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 90. قوانین مربوط به پردازش داده‌های حساس
• 91. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 92. اصول کلی توسعه نرم‌افزار سازگار با قوانین
• 93. ملاحظات فنی در انطباق با مقررات
• 94. پایش مداوم تغییرات قانونی
• 95. آموزش مداوم تیم فنی
• 96. مستندسازی فرآیندهای انطباق
• 97. مدیریت ریسک‌های مرتبط با عدم انطباق
• 98. برنامه‌ریزی برای مواجهه با تغییرات رگولاتوری
• 99. تعهد به رعایت بالاترین استانداردها
• 100. توسعه پایدار و مسئولانه