دوره بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای 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 بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 2. اهمیت Mixed Precision Training در یادگیری عمیق
• 3. مبانی اعداد ممیز شناور (Float) در محاسبات
• 4. استاندارد IEEE 754 و انواع دقت (FP32, FP16, BF16)
• 5. مزایای استفاده از دقت پایین‌تر در آموزش مدل
• 6. چالش‌های آموزش با دقت مختلط
• 7. انواع دقت‌های مختلط و کاربردهای آن‌ها
• 8. تکنیک‌های ارتقاء دقت (Precision Promotion)
• 9. تکنیک‌های کاهش دقت (Precision Reduction)
• 10. مدیریت مقیاس‌گذاری گرادیان (Gradient Scaling)
• 11. روش‌های پیشرفته مدیریت مقیاس‌گذاری گرادیان
• 12. نقش مقیاس‌گذاری بهینه در جلوگیری از انفجار/محو شدن گرادیان
• 13. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مرتبط با مقیاس‌گذاری
• 14. انتخاب بهینه اندازه بچ (Batch Size) برای دقت مختلط
• 15. تأثیر اندازه بچ بر پایداری آموزش با دقت مختلط
• 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 17. تنظیم نرخ یادگیری در طول آموزش (Learning Rate Scheduling)
• 18. استراتژی‌های زمان‌بندی نرخ یادگیری سازگار با دقت مختلط
• 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای بهینه‌سازها (Optimizers)
• 20. انتخاب بهینه‌ساز مناسب برای دقت مختلط
• 21. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازها (مانند Momentum, Weight Decay)
• 22. اهمیت تنظیم Weight Decay در دقت مختلط
• 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای معماری مدل
• 24. تأثیر دقت محاسباتی بر لایه‌های مختلف شبکه
• 25. تنظیم پارامترهای خاص لایه‌های کانولوشن در دقت مختلط
• 26. تنظیم پارامترهای خاص لایه‌های بازگشتی در دقت مختلط
• 27. تنظیم پارامترهای Attention Mechanisms در دقت مختلط
• 28. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مربوط به Regularization
• 29. تنظیم پارامترهای Dropout و Batch Normalization
• 30. تأثیر Batch Normalization بر آموزش با دقت مختلط
• 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مربوط به Early Stopping
• 32. تنظیم آستانه Early Stopping
• 33. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مربوط به Fungsi Loss
• 34. انتخاب Fungsi Loss مناسب برای دقت مختلط
• 35. تنظیم پارامترهای Fungsi Loss
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مرتبط با داده‌ها
• 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش با دقت مختلط
• 38. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) و دقت مختلط
• 39. ارزیابی عملکرد مدل در دقت‌های مختلف
• 40. معیارهای ارزیابی مدل در دقت مختلط
• 41. تحلیل حساسیت هایپرپارامترها (Hyperparameter Sensitivity Analysis)
• 42. روش‌های خودکار بهینه‌سازی هایپرپارامتر (AutoML)
• 43. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 44. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 45. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 46. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در دقت مختلط
• 47. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms)
• 48. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 49. یادگیری تقویتی برای تنظیم هایپرپارامترها
• 50. چارچوب‌های خودکار بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 51. استفاده از TensorFlow برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 52. استفاده از PyTorch برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 53. کتابخانه‌های تخصصی بهینه‌سازی هایپرپارامتر (Optuna, Ray Tune)
• 54. تنظیم هایپرپارامترها با Optuna
• 55. تنظیم هایپرپارامترها با Ray Tune
• 56. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های کوچک
• 57. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های بزرگ
• 58. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای وظایف بینایی کامپیوتر
• 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای وظایف پردازش زبان طبیعی
• 60. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای وظایف یادگیری تقویتی
• 61. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های مولد
• 62. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 63. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 64. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های شبکه‌های عصبی گراف
• 65. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های شبکه‌های عصبی گراف پیچیده
• 66. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای کاهش مصرف حافظه
• 67. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش سرعت آموزش
• 68. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای تعادل بین سرعت و دقت
• 69. بررسی تأثیر متقابل هایپرپارامترها
• 70. روش‌های مصورسازی نتایج بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 71. تجزیه و تحلیل نتایج بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 72. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 73. نکات عملی در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 74. اشتباهات رایج در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 75. چالش‌های مقیاس‌پذیری در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 76. آینده بهینه‌سازی هایپرپارامتر در دقت مختلط
• 77. مطالعات موردی موفق در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 78. کاربرد دقت مختلط در سخت‌افزارهای مدرن
• 79. تأثیر دقت مختلط بر مصرف انرژی
• 80. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای معماری‌های خاص سخت‌افزار
• 81. آموزش مدل‌های کوچک با دقت مختلط
• 82. آموزش مدل‌های بزرگ با دقت مختلط
• 83. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Transformer
• 84. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های CNN
• 85. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های RNN
• 86. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های GNN
• 87. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های GAN
• 88. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های VAE
• 89. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Reinforcement Learning
• 90. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Multimodal
• 91. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Federated Learning
• 92. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Few-Shot Learning
• 93. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Zero-Shot Learning
• 94. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Continual Learning
• 95. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Transfer Learning
• 96. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Edge AI
• 97. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Real-time Inference
• 98. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Robustness
• 99. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Explainability
• 100. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های Fairness