دوره تکنیک‌های پیشرفته Mixed Precision برای تسریع آموزش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته Mixed Precision برای تسریع آموزش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مبانی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 2. مقدمه‌ای بر دقت عددی در محاسبات علمی
• 3. اهمیت دقت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. معرفی Mixed Precision Training
• 5. مزایای استفاده از Mixed Precision
• 6. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision
• 7. انواع فرمت‌های عددی در Mixed Precision (FP32, FP16, BF16)
• 8. مقایسه دقت و بازدهی فرمت‌های مختلف
• 9. کاهش مصرف حافظه با Mixed Precision
• 10. افزایش سرعت آموزش با Mixed Precision
• 11. نحوه عملکرد Mixed Precision در سخت‌افزار
• 12. تأثیر Mixed Precision بر GPU و TPU
• 13. تکنیک‌های حفظ دقت در Mixed Precision
• 14. فراصت‌گذاری (Loss Scaling) در Mixed Precision
• 15. اهمیت فراصت‌گذاری برای جلوگیری از Underflow
• 16. روش‌های مختلف فراصت‌گذاری
• 17. تنظیم خودکار فراصت‌گذاری
• 18. مدیریت گرادیان‌ها در Mixed Precision
• 19. مشکل Underflow و Overflow در گرادیان‌ها
• 20. راهکارهای مقابله با Underflow و Overflow گرادیان
• 21. استفاده از FP16 برای ذخیره گرادیان‌ها
• 22. استفاده از FP32 برای به‌روزرسانی وزن‌ها
• 23. ترکیب فرمت‌های مختلف در لایه‌های شبکه
• 24. پیاده‌سازی Mixed Precision با PyTorch
• 25. استفاده از `torch.cuda.amp`
• 26. تنظیمات `GradScaler` در PyTorch
• 27. پیاده‌سازی Mixed Precision با TensorFlow
• 28. استفاده از `tf.keras.mixed_precision`
• 29. استفاده از `LossScaleOptimizer` در TensorFlow
• 30. کاربرد Mixed Precision در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 31. بهینه‌سازی آموزش CNN با Mixed Precision
• 32. کاربرد Mixed Precision در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 33. بهینه‌سازی آموزش RNN با Mixed Precision
• 34. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های ترنسفورمر
• 35. بهینه‌سازی آموزش ترنسفورمر با Mixed Precision
• 36. تأثیر Mixed Precision بر مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 37. تأثیر Mixed Precision بر مدل‌های بینایی ماشین (CV)
• 38. معیارهای ارزیابی عملکرد در Mixed Precision Training
• 39. مقایسه زمان آموزش با و بدون Mixed Precision
• 40. مقایسه مصرف حافظه با و بدون Mixed Precision
• 41. مقایسه دقت مدل نهایی در Mixed Precision
• 42. بررسی تأثیر پارامترهای Mixed Precision بر نتایج
• 43. تنظیم نرخ یادگیری در Mixed Precision
• 44. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) در Mixed Precision
• 45. تأثیر سخت‌افزار بر کارایی Mixed Precision
• 46. بررسی سازگاری Mixed Precision با GPUهای مختلف
• 47. بررسی سازگاری Mixed Precision با TPUها
• 48. مدل‌های پیشرفته Mixed Precision
• 49. استفاده از BF16 برای دقت بالاتر
• 50. مقایسه FP16 و BF16 در عمل
• 51. تکنیک‌های خودکارسازی Mixed Precision
• 52. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای Mixed Precision
• 53. تکنیک‌های کاهش خطای گردکردن در Mixed Precision
• 54. روش‌های پیچیده‌تر فراصت‌گذاری
• 55. استفاده از فرمت‌های سفارشی در Mixed Precision
• 56. طراحی لایه‌های شبکه با دقت‌های ترکیبی
• 57. بهینه‌سازی لایه‌های خاص شبکه برای Mixed Precision
• 58. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 59. چالش‌های آموزش مدل‌های بسیار بزرگ با Mixed Precision
• 60. راهکارهای پیشرفته برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 61. تکنیک‌های توزیع‌شده در Mixed Precision Training
• 62. استفاده از Mixed Precision در چارچوب‌های توزیع‌شده
• 63. مقایسه روش‌های Mixed Precision در آموزش توزیع‌شده
• 64. مدیریت خطاهای عددی در مقیاس بزرگ
• 65. عیب‌یابی مشکلات رایج در Mixed Precision
• 66. راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision
• 67. نکات مهم برای انتخاب فرمت‌های Mixed Precision
• 68. نکات مهم برای تنظیم فراصت‌گذاری
• 69. نکات مهم برای مدیریت گرادیان‌ها
• 70. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در Mixed Precision
• 71. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد Mixed Precision
• 72. کاربرد Mixed Precision در تحقیقات علمی
• 73. کاربرد Mixed Precision در صنعت
• 74. آینده Mixed Precision Training
• 75. روندهای تحقیقاتی جدید در Mixed Precision
• 76. چالش‌های پیش روی آینده Mixed Precision
• 77. اهمیت Mixed Precision برای هوش مصنوعی پایدار
• 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
• 79. تأثیر Mixed Precision بر دسترسی به هوش مصنوعی
• 80. مبانی مهندسی نرم‌افزار در Mixed Precision
• 81. استانداردهای کدنویسی برای Mixed Precision
• 82. مستندسازی در پروژه‌های Mixed Precision
• 83. مدیریت وابستگی‌ها در Mixed Precision
• 84. آزمون و اعتبارسنجی مدل‌های Mixed Precision
• 85. انتقال مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
• 86. بهینه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده برای استقرار
• 87. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها (Model Optimization)
• 88. تکنیک‌های کاهش حجم مدل (Model Compression)
• 89. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 90. رابطه کوانتیزاسیون و Mixed Precision
• 91. کاربرد Mixed Precision در یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 92. نکات فنی برای آموزش مدل‌های سفارشی با Mixed Precision
• 93. معرفی ابزارهای پیشرفته برای Mixed Precision
• 94. بررسی کتابخانه‌های متن‌باز مرتبط با Mixed Precision
• 95. مباحث پیشرفته در زمینه دقت عددی
• 96. نظریه اطلاعات و دقت در یادگیری ماشین
• 97. اصول ریاضیات عددی در Mixed Precision
• 98. مبانی کامپایلرها و بهینه‌سازی سخت‌افزار برای Mixed Precision