فلش‌کارت‌های آموزشی مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Ray

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Ray

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در مهندسی نرم‌افزار
• 2. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. مفاهیم کلیدی در پردازش توزیع‌شده
• 5. نیاز به مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. معرفی Ray: فریم‌ورک محاسبات توزیع‌شده
• 7. معماری Ray: اجزا و عملکرد
• 8. موتور Ray: هسته پردازش توزیع‌شده
• 9. مفهوم Actor در Ray
• 10. مفهوم Task در Ray
• 11. مدیریت وضعیت در Ray
• 12. ارتباطات بین Actor ها در Ray
• 13. مخزن اشیاء Ray (Object Store)
• 14. مدیریت منابع در Ray
• 15. زمان‌بندی وظایف در Ray
• 16. مقیاس‌پذیری آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 18. راهکارهای مقیاس‌پذیری با Ray
• 19. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق
• 20. استفاده از Ray برای موازی‌سازی داده‌ها (Data Parallelism)
• 21. استفاده از Ray برای موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 22. موازی‌سازی هیبریدی با Ray
• 23. هماهنگ‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 24. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در Ray
• 25. اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده Ray
• 26. کاربرد Ray در پلتفرم‌های یادگیری ماشین
• 27. Ray Tune: ابزار تنظیم ابرپارامترها
• 28. Ray RLlib: کتابخانه یادگیری تقویتی
• 29. Ray Serve: استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 30. کاربرد Ray در سیستم‌های توصیه‌گر
• 31. کاربرد Ray در پردازش زبان طبیعی
• 32. کاربرد Ray در بینایی ماشین
• 33. مطالعه موردی: مقیاس‌پذیری آموزش مدل در Uber
• 34. معماری سیستم آموزش مدل Uber با Ray
• 35. چالش‌های عملیاتی در مقیاس بزرگ
• 36. راهکارهای پیاده‌سازی Ray در محیط‌های تولیدی
• 37. بهینه‌سازی عملکرد Ray
• 38. نظارت و مانیتورینگ سیستم‌های Ray
• 39. امنیت در سیستم‌های محاسباتی توزیع‌شده
• 40. ملاحظات امنیتی در Ray
• 41. مدیریت دسترسی و مجوزها در Ray
• 42. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع‌شده
• 43. روش‌های تست کارایی Ray
• 44. تست تحمل‌پذیری خطا در Ray
• 45. مستندسازی سیستم‌های Ray
• 46. بهترین شیوه‌ها در توسعه با Ray
• 47. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 48. سیستم‌های توزیع‌شده در عمل
• 49. طراحی API برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 50. مدیریت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 51. پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 52. هماهنگ‌سازی تراکنش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 53. موازی‌سازی محاسبات در علوم داده
• 54. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 55. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 56. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای محاسبات توزیع‌شده
• 57. مقایسه Ray با سایر فریم‌ورک‌ها
• 58. Apache Spark در محاسبات توزیع‌شده
• 59. Apache Flink در پردازش جریانی
• 60. TensorFlow Distributed
• 61. PyTorch Distributed
• 62. مقایسه Ray با TensorFlow و PyTorch Distributed
• 63. مزایای Ray برای کاربردهای خاص
• 64. ملاحظات پیاده‌سازی در محیط‌های ابری
• 65. استقرار Ray بر روی Kubernetes
• 66. استقرار Ray بر روی AWS, GCP, Azure
• 67. مدیریت هزینه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 68. بهینه‌سازی مصرف منابع Ray
• 69. کاربرد Ray در توسعه بازی‌های توزیع‌شده
• 70. Ray برای محاسبات علمی
• 71. Ray برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
• 72. مبانی شبکه‌های کامپیوتری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. پروتکل‌های ارتباطی در Ray
• 74. کاربرد Ray در تحلیل کلان‌داده
• 75. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
• 76. نقش Ray در چرخه حیات داده
• 77. مدیریت داده‌های حجیم با Ray
• 78. پردازش داده‌های غیرساختاریافته با Ray
• 79. استفاده از Ray برای یادگیری تقویتی عمیق
• 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 81. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 82. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 83. استفاده از Ray RLlib برای آموزش عامل‌ها
• 84. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 85. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
• 86. مطالعه موردی: کاربرد RLlib در رباتیک
• 87. مطالعه موردی: کاربرد RLlib در بازی‌ها
• 88. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی با Ray Serve
• 89. آینده محاسبات توزیع‌شده و یادگیری ماشین
• 90. روندهای نوظهور در Ray
• 91. نقش Ray در هوش مصنوعی سازمانی
• 92. چالش‌های آینده در مقیاس‌پذیری آموزش مدل
• 93. راهکارهای نوآورانه در Ray
• 94. پیشرفت‌های اخیر در Ray
• 95. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 96. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 97. تأثیر Ray بر پیشرفت علم و فناوری