فلش‌کارت‌های آموزشی معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری‌های توزیع‌شده
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده
• 3. شبکه‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 5. مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده
• 6. مباحث پایه‌ای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
• 11. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
• 12. چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 13. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 14. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 15. موازی‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
• 16. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
• 17. ترکیب روش‌های موازی‌سازی
• 18. بهینه‌سازی حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 19. روش‌های کاهش مصرف حافظه (Gradient Checkpointing)
• 20. کوانتیزاسیون مدل‌ها (Model Quantization)
• 21. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 22. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 23. مقدمه‌ای بر معماری‌های GPU
• 24. برنامه‌نویسی موازی برای GPU (CUDA, OpenCL)
• 25. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزارهای موازی
• 26. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 27. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS, Ceph)
• 28. پایگاه‌های داده توزیع‌شده (NoSQL)
• 29. مدیریت و هماهنگ‌سازی کلاسترها
• 30. ابزارهای مدیریت کلاستر (Kubernetes, Slurm)
• 31. سیستم‌های صف پیام (Kafka, RabbitMQ)
• 32. مدیریت داده‌های حجیم برای آموزش
• 33. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های بزرگ
• 34. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌های توزیع‌شده
• 35. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
• 36. TensorFlow Distributed
• 37. PyTorch Distributed
• 38. Horovod
• 39. DeepSpeed
• 40. Megatron-LM
• 41. Frameworks for Large-Scale Training
• 42. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 43. معماری‌های ترانسفورمر برای LLM
• 44. آموزش مدل‌های مولد
• 45. بهینه‌سازی آموزش LLM
• 46. ارزیابی و سنجش مدل‌های بزرگ
• 47. تکنیک‌های آموزش تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 48. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 49. عوامل هوشمند در محیط‌های توزیع‌شده
• 50. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 51. کاربردها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 52. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 53. مبانی امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 54. رمزنگاری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 55. احراز هویت و مجوزدهی
• 56. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 57. مباحث پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 58. آموزش فدرال (Federated Learning)
• 59. حفظ حریم خصوصی در آموزش فدرال
• 60. مباحث اخلاقی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 61. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 62. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی
• 64. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 65. کاربرد در کشاورزی و منابع طبیعی
• 66. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه صنعت
• 67. مدل‌سازی و پیش‌بینی در اقتصاد
• 68. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با هوش مصنوعی
• 69. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
• 70. کاربرد در مدیریت شهری
• 71. توسعه مدل‌های بومی هوش مصنوعی
• 72. مطالعات موردی موفق در ایران
• 73. چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی
• 74. آینده معماری‌های توزیع‌شده برای هوش مصنوعی
• 75. روندهای نوین در آموزش توزیع‌شده
• 76. معماری‌های خودکار و هوشمند
• 77. محاسبات لبه (Edge Computing)
• 78. همگرایی هوش مصنوعی و محاسبات توزیع‌شده
• 79. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و مقاوم
• 80. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم
• 81. مدیریت خطا و بازیابی
• 82. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع‌شده
• 83. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 85. شخصی‌سازی فرایندهای آموزشی
• 86. تولید محتوای آموزشی هوشمند
• 87. ارزیابی خودکار و بازخورد
• 88. مدیریت و بهینه‌سازی منابع آموزشی
• 89. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانون‌گذاری محتوای دیجیتال در ایران
• 90. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 91. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط
• 92. حدود شرعی در تولید محتوای آموزشی
• 93. اصول اخلاقی در پژوهش و آموزش
• 94. اهمیت رعایت قوانین در توسعه فناوری
• 95. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و سیستم‌های توزیع‌شده