دوره راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی در شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. انواع شبکه‌های عصبی: پرسپترون چندلایه
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 7. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
• 8. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 9. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 10. چرا آموزش توزیع‌شده؟ مزایا و چالش‌ها
• 11. معماری‌های آموزش توزیع‌شده
• 12. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
• 13. آموزش موازی مدل (Model Parallelism)
• 14. آموزش موازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 15. استراتژی‌های همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 16. همگام‌سازی سراسری (All-reduce)
• 17. همگام‌سازی ناهمگام (Asynchronous SGD)
• 18. مقایسه روش‌های همگام‌سازی
• 19. ابزارها و فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
• 20. TensorFlow Distributed
• 21. PyTorch DistributedDataParallel
• 22. Horovod
• 23. مفاهیم کلیدی در Mixed Precision Training
• 24. اعداد ممیز شناور ۳۲ بیتی (FP32)
• 25. اعداد ممیز شناور ۱۶ بیتی (FP16)
• 26. اعداد ممیز شناور ۸ بیتی (INT8)
• 27. مزایای استفاده از Mixed Precision
• 28. کاهش مصرف حافظه
• 29. افزایش سرعت آموزش
• 30. چالش‌های Mixed Precision
• 31. کاهش دقت عددی
• 32. ناپایداری عددی
• 33. تکنیک‌های بهبود Mixed Precision
• 34. Scaling گرادیان (Gradient Scaling)
• 35. تکنیک‌های نگهداری دقت (Loss Scaling)
• 36. استفاده از انواع داده‌های ترکیبی
• 37. پیاده‌سازی Mixed Precision با PyTorch
• 38. استفاده از `torch.cuda.amp`
• 39. `autocast` و `GradScaler`
• 40. پیاده‌سازی Mixed Precision با TensorFlow
• 41. استفاده از `tf.keras.mixed_precision`
• 42. تنظیمات `mixed_precision.set_global_policy`
• 43. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای Mixed Precision
• 44. کارت‌های گرافیک سازگار با FP16
• 45. تکنولوژی Tensor Cores انویدیا
• 46. تنظیمات درایور و CUDA
• 47. آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision با هم
• 48. ترکیب Data Parallelism و Mixed Precision
• 49. ترکیب Model Parallelism و Mixed Precision
• 50. کاربردها و مطالعات موردی
• 51. آموزش مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)
• 52. آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 53. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
• 54. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های عظیم
• 55. نکات پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 56. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
• 57. مدیریت حافظه در گره‌های توزیع‌شده
• 58. تکنیک‌های تحمل خطا در آموزش توزیع‌شده
• 59. نکات پیشرفته در Mixed Precision
• 60. تنظیم خودکار مقیاس گرادیان
• 61. استفاده از انواع داده‌های سفارشی
• 62. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
• 63. ارزیابی عملکرد و دقت
• 64. مقایسه نتایج با آموزش FP32
• 65. تکنیک‌های اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision
• 66. مانیتورینگ منابع سیستم
• 67. تحلیل لاگ‌ها و خطاها
• 68. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 69. حفاظت از داده‌ها در طول انتقال
• 70. امنیت گره‌های محاسباتی
• 71. ملاحظات اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 72. مسئولیت‌پذیری و شفافیت
• 73. جلوگیری از سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 74. آینده آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision
• 75. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 76. آموزش روی سخت‌افزارهای نوین
• 77. تکنیک‌های خودکارسازی آموزش
• 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم شبکه‌های مولد (Generative Networks)
• 79. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 80. انواع معماری‌های GAN
• 81. کاربرد GANs در تولید تصویر
• 82. شبکه‌های تبدیل‌کننده (Transformers)
• 83. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
• 84. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 85. ترنسفورمرها در بینایی کامپیوتر
• 86. معماری‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
• 87. شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks)
• 88. مقدمه‌ای بر داده‌های گرافی
• 89. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
• 90. کاربرد GNNs در شیمی و کشف دارو
• 91. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 92. مبانی یادگیری تقویتی
• 93. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 94. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 95. مباحث تخصصی در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 96. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 97. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 98. هرس کردن (Pruning)
• 99. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 100. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته