دوره کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه آموزش مدل‌های ترنسفورمر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه آموزش مدل‌های ترنسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دقت ترکیبی (Mixed Precision) در یادگیری عمیق
• 2. مبانی دقت عددی در محاسبات کامپیوتری
• 3. انواع داده‌های عددی در یادگیری ماشین (Float32, Float16, Bfloat16)
• 4. مزایای استفاده از دقت ترکیبی در آموزش مدل‌ها
• 5. معایب احتمالی دقت ترکیبی و راهکارهای مقابله
• 6. کاهش مصرف حافظه با دقت ترکیبی
• 7. افزایش سرعت محاسبات با دقت ترکیبی
• 8. معرفی معماری ترنسفورمر و کاربردهای آن
• 9. مبانی ترنسفورمر: مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 10. لایه انکودر در ترنسفورمر
• 11. لایه دیکودر در ترنسفورمر
• 12. تابع فعال‌سازی (Activation Functions) در ترنسفورمر
• 13. بهینه‌سازها (Optimizers) در آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 14. نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های تنظیم آن
• 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 16. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
• 17. کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 18. مدیریت داده‌ها (Data Preprocessing) برای ترنسفورمر
• 19. توکن‌سازی (Tokenization) و واژگان (Vocabulary)
• 20. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 21. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 22. مبانی آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 23. معماری‌های مدرن ترنسفورمر (BERT, GPT, T5)
• 24. آموزش پیش‌پردازش (Pre-training) ترنسفورمرها
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) ترنسفورمرها برای وظایف خاص
• 26. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 27. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در TensorFlow
• 28. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در PyTorch
• 29. مدیریت مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های بزرگ
• 30. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 31. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در آموزش
• 32. بهینه‌سازی استفاده از حافظه GPU
• 33. استفاده از کتابخانه‌های موازی‌سازی (Data Parallelism, Model Parallelism)
• 34. تکنیک‌های پیشرفته دقت ترکیبی
• 35. کوانتیزاسیون (Quantization) در یادگیری عمیق
• 36. مزایای کوانتیزاسیون در کاهش حجم و سرعت
• 37. انواع کوانتیزاسیون (Post-training Quantization, Quantization-aware Training)
• 38. کوانتیزاسیون با دقت ترکیبی
• 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های با دقت ترکیبی
• 40. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی (Perplexity, BLEU, ROUGE)
• 41. تاثیر دقت ترکیبی بر دقت نهایی مدل
• 42. دقت ترکیبی در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. ترجمه ماشینی با دقت ترکیبی
• 44. خلاصه‌سازی متن با دقت ترکیبی
• 45. پاسخ به سوالات با دقت ترکیبی
• 46. تحلیل احساسات با دقت ترکیبی
• 47. تولید متن با دقت ترکیبی
• 48. دقت ترکیبی در مدل‌های مولد
• 49. کاهش هزینه آموزش مدل‌های ترنسفورمر
• 50. صرفه‌جویی در زمان آموزش
• 51. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 52. کاربردهای عملی دقت ترکیبی در صنعت
• 53. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در سیستم‌های واقعی
• 54. چالش‌های پیاده‌سازی دقت ترکیبی در مقیاس بزرگ
• 55. پایش و مدیریت مدل‌های در حال آموزش
• 56. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های با دقت ترکیبی
• 57. روش‌های خودکار برای انتخاب دقت ترکیبی
• 58. راهنماهای عملی و بهترین شیوه‌ها
• 59. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد دقت ترکیبی
• 60. آینده دقت ترکیبی در یادگیری عمیق
• 61. تکنیک‌های نوین در دقت ترکیبی
• 62. اهمیت دقت ترکیبی در هوش مصنوعی پایدار
• 63. مقایسه دقت ترکیبی با روش‌های سنتی بهینه‌سازی
• 64. تأثیر دقت ترکیبی بر مصرف انرژی
• 65. آموزش مدل‌های ترنسفورمر با منابع محدود
• 66. بهینه‌سازی محاسبات در لبه (Edge Computing)
• 67. کاربرد دقت ترکیبی در مدل‌های کوچک
• 68. تکنیک‌های کاهش حجم مدل (Model Compression)
• 69. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 70. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 71. ترکیب دقت ترکیبی با تکنیک‌های کاهش حجم
• 72. ارزیابی جامع مدل‌های بهینه‌شده
• 73. ملاحظات امنیتی در دقت ترکیبی
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. تأییدپذیری (Verifiability) مدل‌ها
• 76. دقت ترکیبی و اخلاق در هوش مصنوعی
• 77. مسئولیت‌پذیری در طراحی مدل‌ها
• 78. شفافیت در فرآیند آموزش
• 79. آموزش مدل‌های ترنسفورمر برای کاربردهای خاص حاکمیتی
• 80. پردازش اسناد رسمی
• 81. تحلیل داده‌های آماری کشور
• 82. پشتیبانی از زبان فارسی در مدل‌های بزرگ
• 83. توسعه مدل‌های بومی برای نیازهای داخلی
• 84. ملاحظات فقهی در استفاده از تکنولوژی‌های نوین
• 85. اصول شرعی در پردازش اطلاعات
• 86. ضوابط شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 87. تطبیق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 88. چارچوب‌های قانونی برای توسعه و به‌کارگیری فناوری
• 89. تأکید بر منافع ملی در توسعه فناوری
• 90. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی راهکارهای داخلی
• 91. استفاده از زیرساخت‌های ملی
• 92. امنیت داده‌ها در سامانه‌های داخلی
• 93. پشتیبانی فنی در داخل کشور
• 94. توسعه دانش فنی در داخل
• 95. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
• 96. همکاری با بخش خصوصی
• 97. ترویج فرهنگ استفاده صحیح از فناوری
• 98. آموزش کاربران نهایی
• 99. ارتقاء سواد دیجیتال
• 100. مستندسازی و اشتراک‌گذاری تجربیات