کتاب صوتی تکنیک‌های کاهش خطای ناشی از Mixed Precision

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های کاهش خطای ناشی از Mixed Precision

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با دقت ترکیبی
• 2. مبانی اعداد ممیز شناور در رایانه‌ها
• 3. نمایش اعداد در دقت‌های مختلف: تک‌دقت و دو‌دقت
• 4. شناسایی انواع خطا در محاسبات ممیز شناور
• 5. مفهوم Mixed Precision و اهمیت آن
• 6. مزایای استفاده از Mixed Precision در یادگیری عمیق
• 7. کاربرد Mixed Precision در شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 8. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision
• 9. مدل‌های یادگیری عمیق مناسب برای Mixed Precision
• 10. معماری‌های شبکه عصبی و سازگاری با دقت ترکیبی
• 11. لایه‌های کانولوشن و دقت محاسباتی
• 12. لایه های تماماً متصل و دقت محاسباتی
• 13. توابع فعال‌سازی و تأثیر دقت بر آن‌ها
• 14. تابع فعال‌سازی ReLU و دقت ترکیبی
• 15. تابع فعال‌سازی Sigmoid و دقت ترکیبی
• 16. تابع فعال‌سازی Tanh و دقت ترکیبی
• 17. تابع فعال‌سازی GELU و دقت ترکیبی
• 18. بهینه‌سازها در یادگیری عمیق
• 19. بهینه‌ساز SGD و دقت ترکیبی
• 20. بهینه‌ساز Adam و دقت ترکیبی
• 21. بهینه‌ساز RMSprop و دقت ترکیبی
• 22. تنظیم نرخ یادگیری در دقت ترکیبی
• 23. مدیریت نرخ یادگیری پویا
• 24. تکنیک‌های منظم‌سازی در یادگیری عمیق
• 25. منظم‌سازی L1 و دقت ترکیبی
• 26. منظم‌سازی L2 و دقت ترکیبی
• 27. Dropout و دقت ترکیبی
• 28. Batch Normalization و دقت ترکیبی
• 29. تکنیک‌های افزایش داده و دقت ترکیبی
• 30. افزایش داده برای تصاویر و دقت ترکیبی
• 31. کاهش ابعاد در دقت ترکیبی
• 32. انتخاب دقت مناسب برای لایه‌های مختلف
• 33. استراتژی‌های نگاشت دقت لایه‌ها
• 34. نگاشت دقت از تک‌دقت به دو‌دقت
• 35. نگاشت دقت از دو‌دقت به تک‌دقت
• 36. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 37. کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
• 38. آموزش مدل با آگاهی از کوانتیزاسیون
• 39. تکنیک‌های کاهش خطای گرد کردن
• 40. مدیریت مقیاس‌بندی در دقت ترکیبی
• 41. استفاده از انواع داده‌های سفارشی
• 42. کتابخانه‌ها و ابزارهای پشتیبانی از Mixed Precision
• 43. PyTorch و پشتیبانی از Mixed Precision
• 44. TensorFlow و پشتیبانی از Mixed Precision
• 45. NVIDIA Apex و Mixed Precision
• 46. TorchScript و بهینه‌سازی دقت ترکیبی
• 47. بررسی عملکرد مدل با دقت ترکیبی
• 48. معیارهای ارزیابی مدل در دقت ترکیبی
• 49. کاهش زمان آموزش با Mixed Precision
• 50. کاهش مصرف حافظه با Mixed Precision
• 51. حفظ دقت مدل در دقت ترکیبی
• 52. ارتباط دقت ترکیبی با سخت‌افزار
• 53. معماری‌های پردازشی جدید و Mixed Precision
• 54. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و Mixed Precision
• 55. پردازنده‌های تنسور (TPU) و Mixed Precision
• 56. سخت‌افزارهای تخصصی برای هوش مصنوعی
• 57. بهینه‌سازی مدل برای اجرا روی سخت‌افزار
• 58. تکنیک‌های کاهش حجم مدل
• 59. فشرده‌سازی مدل در دقت ترکیبی
• 60. حذف پارامترهای اضافی مدل
• 61. استفاده از هرس کردن (Pruning)
• 62. کاربرد Mixed Precision در پردازش زبان طبیعی
• 63. مدل‌های زبانی بزرگ و دقت ترکیبی
• 64. ترانسفورمرها و دقت ترکیبی
• 65. مدل‌های تولید متن و دقت ترکیبی
• 66. کاربرد Mixed Precision در بینایی ماشین
• 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و دقت ترکیبی
• 68. تشخیص اشیاء و دقت ترکیبی
• 69. تقسیم‌بندی تصاویر و دقت ترکیبی
• 70. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. فیلتر همکارانه و دقت ترکیبی
• 72. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. استفاده از Mixed Precision در مدل‌های ترکیبی
• 74. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده با دقت ترکیبی
• 75. تحلیل حساسیت مدل به دقت محاسباتی
• 76. شناسایی نقاط ضعف دقت ترکیبی
• 77. راهکارهای بهبود دقت در مدل‌های حساس
• 78. تکنیک‌های پیشرفته در Mixed Precision
• 79. آموزش توزیع‌شده با دقت ترکیبی
• 80. هماهنگ‌سازی گرادیان‌ها در دقت ترکیبی
• 81. استفاده از انواع داده‌های ۱۰ بیتی
• 82. کاربرد Mixed Precision در محاسبات علمی
• 83. شبیه‌سازی‌های علمی و دقت ترکیبی
• 84. مدل‌سازی‌های فیزیکی و دقت ترکیبی
• 85. کاربرد Mixed Precision در تحلیل داده‌های بزرگ
• 86. پردازش داده‌های حجیم با دقت ترکیبی
• 87. استخراج ویژگی از داده‌های عظیم
• 88. تحلیل روندها با دقت ترکیبی
• 89. استانداردهای صنعتی در Mixed Precision
• 90. آینده Mixed Precision در یادگیری عمیق
• 91. چالش‌های پیش روی توسعه Mixed Precision
• 92. فرصت‌های جدید در حوزه دقت ترکیبی
• 93. نکات عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision
• 94. اشتباهات رایج در استفاده از Mixed Precision
• 95. بهترین شیوه‌ها برای آموزش مدل‌های Mixed Precision
• 96. ملاحظات اخلاقی در استفاده از دقت ترکیبی
• 97. تأثیر دقت محاسباتی بر نتایج مدل
• 98. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 99. سازگاری با مقررات فنی و استانداردها
• 100. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی دقت ترکیبی