دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
• 5. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
• 6. گرادیان کاهشی و مشتقات آن
• 7. مدیریت حافظه و محاسبات در مدل‌های بزرگ
• 8. مفاهیم اولیه آموزش توزیع‌شده
• 9. مدل‌های موازی در آموزش توزیع‌شده
• 10. داده‌های موازی در آموزش توزیع‌شده
• 11. موازی‌سازی تانسور
• 12. موازی‌سازی پایپ‌لاین
• 13. ترکیب رویکردهای موازی‌سازی
• 14. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده (TensorFlow, PyTorch)
• 15. استفاده از Horovod برای آموزش توزیع‌شده
• 16. تنظیمات اولیه Horovod
• 17. پیاده‌سازی Horovod در TensorFlow
• 18. پیاده‌سازی Horovod در PyTorch
• 19. کار با داده‌های بزرگ در محیط توزیع‌شده
• 20. ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده (Distributed Storage)
• 21. فرمت‌های داده بهینه برای آموزش توزیع‌شده
• 22. استفاده از TensorFlow Datasets
• 23. استفاده از PyTorch DataLoader
• 24. مدیریت همگام‌سازی گرادیان‌ها
• 25. فشرده‌سازی گرادیان‌ها
• 26. تکنیک‌های کاهش تاخیر در همگام‌سازی
• 27. الگوریتم‌های All-Reduce
• 28. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
• 29. مدل‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش زبان طبیعی
• 30. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. آموزش مدل‌های ترنسفورمر به صورت توزیع‌شده
• 32. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 33. کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر بزرگ
• 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق
• 35. آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر به صورت توزیع‌شده
• 36. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 37. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
• 38. مدیریت منابع محاسباتی
• 39. تخصیص منابع در خوشه‌های محاسباتی
• 40. نرم‌افزارهای ارکستراسیون (Kubernetes)
• 41. استقرار محیط آموزش توزیع‌شده
• 42. عیب‌یابی در آموزش توزیع‌شده
• 43. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در آموزش توزیع‌شده
• 44. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری
• 45. آموزش مدل‌های فوق‌بزرگ
• 46. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مقیاس بزرگ
• 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 48. مدیریت هایپرپارامترها در آموزش توزیع‌شده
• 49. جستجوی هایپرپارامترهای خودکار
• 50. روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 51. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان تصادفی در مقیاس بزرگ
• 52. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 53. کاهش نویز در گرادیان‌ها
• 54. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 55. تکنیک‌های پایداری در آموزش توزیع‌شده
• 56. مدیریت Overfitting در مقیاس بزرگ
• 57. کوانتیزاسیون مدل‌ها برای استنتاج
• 58. آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training)
• 59. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 60. تکنیک‌های Offloading
• 61. آموزش با استفاده از چندین ماشین
• 62. استفاده از Docker برای محیط‌های قابل تکرار
• 63. مدیریت وابستگی‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 64. امنیت در محیط‌های آموزش توزیع‌شده
• 65. اصول رمزنگاری در انتقال داده
• 66. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 67. ملاحظات اخلاقی در یادگیری عمیق مقیاس بزرگ
• 68. کاربردها در حوزه‌های مختلف (علوم، سلامت، صنعت)
• 69. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف
• 70. شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs)
• 71. آموزش توزیع‌شده GNNs
• 72. بهینه‌سازی آموزش GNNs
• 73. استفاده از تکنیک‌های Sharding برای داده‌های گرافی
• 74. مدیریت پویایی گراف‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 75. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 76. کاربرد GNNs در کشف دارو
• 77. آموزش توزیع‌شده مدل‌های مولد
• 78. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 79. آموزش توزیع‌شده GANs
• 80. بهینه‌سازی آموزش GANs
• 81. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 82. آموزش توزیع‌شده Diffusion Models
• 83. بهینه‌سازی آموزش Diffusion Models
• 84. مدیریت منابع ابری برای آموزش توزیع‌شده
• 85. استفاده از AWS SageMaker
• 86. استفاده از Google Cloud AI Platform
• 87. استفاده از Azure Machine Learning
• 88. انتخاب معماری مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 89. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
• 90. معیارهای مقیاس‌پذیری و کارایی
• 91. تحلیل هزینه‌های آموزش توزیع‌شده
• 92. روش‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 93. آینده آموزش توزیع‌شده و یادگیری عمیق
• 94. آموزش فدرال (Federated Learning)
• 95. ملاحظات پیاده‌سازی عملیاتی
• 96. مستندسازی و اشتراک‌گذاری دانش در تیم‌های بزرگ
• 97. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری عمیق
• 98. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در مقیاس بزرگ