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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

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 اولیه توزیع‌شده
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های بزرگ
• 6. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 7. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 8. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 9. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 10. آشنایی با سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 11. مفهوم موازی‌سازی و انواع آن
• 12. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 13. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 14. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 15. مقدمه‌ای بر Horovod
• 16. نصب و راه‌اندازی Horovod
• 17. پیکربندی Horovod برای TensorFlow
• 18. پیکربندی Horovod برای PyTorch
• 19. آموزش مدل‌های ساده با Horovod
• 20. مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 21. آموزش CNN با Horovod
• 22. مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. آموزش RNN با Horovod
• 24. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 25. آموزش ترنسفورمر با Horovod
• 26. بهینه‌سازی Hyperparameters
• 27. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 28. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 29. استفاده از GPU در آموزش توزیع‌شده
• 30. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
• 31. ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
• 32. اشکال‌زدایی (Debugging) در محیط توزیع‌شده
• 33. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 34. مدیریت خطا و بازیابی در Horovod
• 35. روش‌های ذخیره‌سازی و بارگذاری Checkpoints
• 36. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 37. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 38. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی
• 39. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 40. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 41. استفاده از کانتینرها (Docker) در آموزش توزیع‌شده
• 42. هماهنگ‌سازی فرآیندها در Horovod
• 43. کارایی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 44. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
• 45. مباحث پیشرفته در Horovod
• 46. استفاده از Horovod با کتابخانه‌های دیگر
• 47. آموزش مدل‌های گراف (Graph Neural Networks) با Horovod
• 48. آموزش مدل‌های مولد (Generative Models) با Horovod
• 49. ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 51. آموزش الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با Horovod
• 52. کاربرد Horovod در پردازش تصویر
• 53. کاربرد Horovod در پردازش زبان طبیعی
• 54. کاربرد Horovod در سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. کاربرد Horovod در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 56. کاربرد Horovod در محاسبات علمی
• 57. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 58. بهینه‌سازی مصرف منابع در Horovod
• 59. استانداردهای کدنویسی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 60. مستندسازی کد و پروژه‌ها
• 61. مدیریت وابستگی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 62. استفاده از سیستم‌های مدیریت ورژن (Git)
• 63. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 64. آموزش توزیع‌شده در پلتفرم‌های ابری
• 65. ملاحظات مربوط به هزینه در آموزش توزیع‌شده
• 66. اصول مدیریت پروژه در توسعه هوش مصنوعی
• 67. یادگیری عمیق قابل تفسیر (Interpretable Deep Learning)
• 68. ملاحظات حقوقی و قضایی در حوزه هوش مصنوعی
• 69. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
• 70. تکنیک‌های خودکارسازی در آموزش مدل‌ها
• 71. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Learning)
• 73. کاربرد Horovod در شبیه‌سازی‌های پیچیده
• 74. مبانی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 75. تکنیک‌های توزیع بار (Load Balancing)
• 76. ملاحظات مربوط به تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 77. اصول طراحی API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 78. مقدمه‌ای بر متا-یادگیری (Meta-Learning)
• 79. استفاده از Horovod در استنتاج مدل‌های بزرگ
• 80. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار (Deployment)
• 81. ملاحظات مربوط به حاکمیت داده (Data Governance)
• 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI - XAI)
• 83. کاربرد Horovod در رباتیک
• 84. مبانی یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• 85. مبانی یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 86. مبانی یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 87. تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 88. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 89. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 90. آموزش GANs با Horovod
• 91. ملاحظات مربوط به پایداری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - بخش دوم
• 93. کاربرد Horovod در توسعه بازی‌های ویدئویی
• 94. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه در Horovod
• 95. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری افقی و عمودی