کتاب بهینه‌سازی زمان آموزش مدل‌های DL
, ,

کتاب بهینه‌سازی زمان آموزش مدل‌های DL

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000335 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی زمان آموزش مدل‌های DL

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با معماری‌های اصلی مدل‌های یادگیری عمیق (CNN, RNN, Transformer)
  • 3. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 4. تاریخچه و اهمیت HPC در عصر داده
  • 5. مفهوم "زمان آموزش" در یادگیری عمیق
  • 6. چرا بهینه‌سازی زمان آموزش مدل‌های DL حیاتی است؟
  • 7. معماری پردازنده‌های مرکزی (CPU) و نقش آن در DL
  • 8. معماری واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و مزایای آن برای DL
  • 9. اصول کارکرد حافظه و سلسله مراتب آن (DRAM, Cache)
  • 10. معیارها و شاخص‌های عملکرد (Metrics & Benchmarking) در DL
  • 11. بازنگری بر اصول پس‌انتشار (Backpropagation)
  • 12. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Gradient Descent, Adam, SGD)
  • 13. توابع زیان (Loss Functions) رایج و انتخاب مناسب آنها
  • 14. توابع فعال‌سازی (Activation Functions) و تأثیرشان بر آموزش
  • 15. تکنیک‌های نرمال‌سازی دسته (Batch Normalization) و لایه (Layer Normalization)
  • 16. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها: پیش‌پردازش و نرمال‌سازی
  • 18. مفهوم گلوگاه‌های عملکردی (Performance Bottlenecks) در DL
  • 19. شناسایی گلوگاه‌های مبتنی بر CPU
  • 20. شناسایی گلوگاه‌های مبتنی بر GPU
  • 21. شناسایی گلوگاه‌های مبتنی بر I/O و شبکه
  • 22. ابزارهای پروفایلینگ NVIDIA Nsight Systems
  • 23. استفاده از TensorBoard Profiler برای شناسایی مشکلات
  • 24. ابزارهای پروفایلینگ PyTorch Profiler
  • 25. بنچمارکینگ مدل‌ها و مقایسه عملکرد
  • 26. درک عمیق‌تر از واحدهای CUDA Cores در GPU
  • 27. آشنایی با Tensor Cores و نقش آنها در محاسبات ماتریسی
  • 28. مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی CUDA برای درک کارایی
  • 29. مدیریت حافظه در GPU و بهینه‌سازی آن
  • 30. معماری NUMA (Non-Uniform Memory Access) و چالش‌های آن
  • 31. مقدمه‌ای بر واحدهای پردازش تانسوری (TPU) گوگل
  • 32. سایر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای DL (FPGA, ASIC)
  • 33. Pipelines داده کارآمد: اصول و طراحی
  • 34. استفاده از PyTorch DataLoader برای بارگذاری موازی داده
  • 35. استفاده از tf.data API در TensorFlow برای ورودی بهینه
  • 36. بارگذاری داده‌های ناهم‌زمان (Asynchronous Data Loading)
  • 37. تکنیک‌های افزونش داده (Data Augmentation) با کارایی بالا
  • 38. ذخیره‌سازی داده‌ها: فرمت‌های بهینه و نقش حافظه‌های پرسرعت
  • 39. استفاده از Memory-mapped files برای دسترسی سریع به داده
  • 40. انواع داده‌های با دقت مخلوط (Mixed-precision data types) و کاربردشان
  • 41. کاهش اندازه مدل (Model Compression): مقدمه
  • 42. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها: ساختار یافته و غیرساختار یافته
  • 43. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها: اصول و انواع
  • 44. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای مدل‌های کوچک‌تر
  • 45. معماری‌های کارآمد (Efficient Architectures) مانند MobileNet, SqueezeNet
  • 46. معرفی معماری‌های بهینه شده مانند EfficientNet و Vision Transformers
  • 47. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای بهبود همگرایی
  • 48. روش‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و تصادفی (Random Search)
  • 49. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization) برای ابرپارامترها
  • 50. جستجوی معماری عصبی (Neural Architecture Search – NAS)
  • 51. آموزش با دقت مخلوط (Mixed Precision Training) در PyTorch
  • 52. آموزش با دقت مخلوط (Mixed Precision Training) در TensorFlow
  • 53. مفهوم FP16 و BF16 و مزایای آنها
  • 54. XLA (Accelerated Linear Algebra) در TensorFlow و JAX
  • 55. بهینه‌سازی کتابخانه‌های BLAS و cuBLAS
  • 56. کامپایلرهای JIT (Just-In-Time) و نقش TorchScript
  • 57. استفاده از حالت گراف (Graph Mode) در TensorFlow برای عملکرد
  • 58. استراتژی‌های مدیریت حافظه در PyTorch و TensorFlow
  • 59. مفهوم آموزش توزیع شده (Distributed Training)
  • 60. موازی‌سازی داده (Data Parallelism): اصول و پیاده‌سازی
  • 61. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism): اصول و پیاده‌سازی
  • 62. معرفی Horovod برای آموزش توزیع شده
  • 63. PyTorch DistributedDataParallel (DDP)
  • 64. استراتژی‌های توزیع شده در TensorFlow 2.x
  • 65. پروتکل‌های ارتباطی: MPI و NCCL
  • 66. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه برای HPC DL
  • 67. توپولوژی‌های شبکه و پهنای باند در خوشه‌ها
  • 68. استراتژی‌های تجمیع گرادیان (Gradient Aggregation)
  • 69. آموزش هم‌زمان (Synchronous) در مقابل ناهم‌زمان (Asynchronous)
  • 70. چالش‌های آموزش توزیع شده و رفع آنها
  • 71. انباشت گرادیان (Gradient Accumulation) برای بچ‌های بزرگتر
  • 72. بازبینی گرادیان (Gradient Checkpointing) برای کاهش مصرف حافظه
  • 73. اندازه‌گذاری دینامیک بچ (Dynamic Batch Sizing)
  • 74. بهینه‌سازی شبکه‌های بازگشتی (RNNs) و LSTM ها
  • 75. بهینه‌سازی معماری‌های Transformer
  • 76. آموزش آگاه از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Training – QAT)
  • 77. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 78. ملاحظات استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های Edge/On-device
  • 79. کانتینرسازی (Containerization) با Docker برای محیط‌های قابل تکرار
  • 80. ارکستراسیون (Orchestration) با Kubernetes برای مدیریت خوشه‌ها
  • 81. آشنایی با سرویس‌های HPC ابری (AWS EC2, Sagemaker)
  • 82. پلتفرم هوش مصنوعی Google Cloud (GCP AI Platform)
  • 83. سرویس‌های یادگیری ماشین Azure (Azure ML)
  • 84. مدیریت منابع و زمان‌بندی (Resource Management & Scheduling) با Slurm
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در محیط‌های HPC ابری
  • 86. نظارت بر پیشرفت آموزش و معیارهای عملکرد
  • 87. ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking) با MLflow
  • 88. استفاده از Weights & Biases برای مدیریت و تحلیل آزمایش‌ها
  • 89. اطمینان از قابلیت تکرارپذیری (Reproducibility) در آموزش DL
  • 90. دیباگ کردن مسائل عملکردی در DL مبتنی بر HPC
  • 91. تشخیص و رفع مشکلات حافظه در GPU
  • 92. تشخیص و رفع مشکلات ارتباطی در آموزش توزیع شده
  • 93. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data Management) برای DL
  • 94. ذخیره‌سازی ابری و سیستم‌های فایل توزیع شده
  • 95. اصول امنیتی در محیط‌های HPC و DL
  • 96. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های بزرگ مقیاس DL
  • 97. انتخاب فریم‌ورک مناسب (PyTorch vs TensorFlow) برای HPC
  • 98. آینده بهینه‌سازی DL: سخت‌افزارهای جدید و الگوریتم‌های نوآورانه
  • 99. مروری بر بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در بهینه‌سازی DL
  • 100. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری پیشرفته

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی زمان آموزش مدل‌های DL”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا