کتاب آموزش توزیع‌شده: چالش‌ها، راهکارها و آینده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش توزیع‌شده: چالش‌ها، راهکارها و آینده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی آموزش توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم کلیدی در آموزش توزیع‌شده
  • 3. مزایای آموزش توزیع‌شده
  • 4. چالش‌های معماری آموزش توزیع‌شده
  • 5. ملاحظات سخت‌افزاری در آموزش توزیع‌شده
  • 6. شبکه‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
  • 7. پروتکل‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
  • 8. مدل‌های موازی‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 9. مدل داده موازی (Data Parallelism)
  • 10. مدل مدل موازی (Model Parallelism)
  • 11. ترکیب مدل‌های موازی‌سازی
  • 12. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 13. فشرده‌سازی گرادیان (Gradient Compression)
  • 14. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 15. تکنیک‌های کاهش ترافیک شبکه
  • 16. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 17. توزیع حافظه GPU
  • 18. تکنیک‌های Offloading
  • 19. مدیریت خطا و افزونگی در آموزش توزیع‌شده
  • 20. راهکارهای تحمل خطا
  • 21. بازیابی از خرابی گره‌ها
  • 22. هماهنگ‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 23. سینکرونوس (Synchronous)
  • 24. آسینکرونوس (Asynchronous)
  • 25. مقایسه سینکرونوس و آسینکرونوس
  • 26. کاهش اثر تاخیر (Staleness) در آموزش آسینکرونوس
  • 27. الگوریتم‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
  • 28. نکات کلیدی در طراحی الگوریتم‌های آموزشی توزیع‌شده
  • 29. آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنال توزیع‌شده (CNNs)
  • 30. آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی توزیع‌شده (RNNs)
  • 31. آموزش ترانسفورمرها در محیط توزیع‌شده
  • 32. بهینه‌سازی پارامترها در آموزش توزیع‌شده
  • 33. توزیع بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 34. مدیریت هیپرپارامترها در مقیاس بزرگ
  • 35. استراتژی‌های یادگیری تطبیقی در آموزش توزیع‌شده
  • 36. آموزش تقویتی توزیع‌شده
  • 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
  • 38. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
  • 39. استفاده از خوشه‌های محاسباتی (Clusters)
  • 40. محیط‌های ابری برای آموزش توزیع‌شده
  • 41. پلتفرم‌های ابری عمومی (AWS, Azure, GCP)
  • 42. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده ابری
  • 43. پلتفرم‌های ابری خصوصی و هیبریدی
  • 44. مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
  • 45. زمان‌بندی وظایف (Job Scheduling)
  • 46. نظارت و پایش (Monitoring)
  • 47. ثبت وقایع (Logging)
  • 48. ابزارها و فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 49. TensorFlow Distributed
  • 50. PyTorch Distributed
  • 51. Horovod
  • 52. DeepSpeed
  • 53. Megatron-LM
  • 54. Ray Train
  • 55. Frameworkهای جدید و نوظهور
  • 56. ارزیابی عملکرد در آموزش توزیع‌شده
  • 57. معیارهای سنجش سرعت و مقیاس‌پذیری
  • 58. تحلیل گلوگاه‌ها (Bottleneck Analysis)
  • 59. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
  • 60. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 62. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های توزیع‌شده
  • 63. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های توزیع‌شده
  • 64. کاربردهای آموزش توزیع‌شده در علوم و مهندسی
  • 65. پردازش زبان طبیعی (NLP) در مقیاس بزرگ
  • 66. بینایی ماشین (Computer Vision) با داده‌های حجیم
  • 67. شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی توزیع‌شده
  • 68. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
  • 69. مباحث پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
  • 70. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 71. مبانی و اصول یادگیری فدرال
  • 72. چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 73. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 74. یادگیری تقویتی فدرال
  • 75. آموزش توزیع‌شده با قابلیت اطمینان بالا (High-Reliability)
  • 76. یادگیری توزیع‌شده با حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving)
  • 77. تکنیک‌های رمزنگاری در آموزش توزیع‌شده
  • 78. محاسبات چندجانبه امن (Secure Multi-Party Computation)
  • 79. یادگیری ماشینی قابل اعتماد (Trustworthy Machine Learning)
  • 80. توزیع آموزش بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 81. معماری‌های نوین برای آموزش توزیع‌شده
  • 82. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در محیط توزیع‌شده
  • 83. مدل‌های مولد توزیع‌شده (Generative Models)
  • 84. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توزیع‌شده
  • 85. بهینه‌سازی معماری مدل برای آموزش توزیع‌شده
  • 86. تکنیک‌های کوانتوم‌سازی در مرحله آموزش
  • 87. بازبینی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 88. تست و ارزیابی جامع مدل‌ها
  • 89. پایش مداوم عملکرد مدل در طول زمان
  • 90. آیندهٔ آموزش توزیع‌شده و هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 91. روندهای تحقیقاتی آینده
  • 92. نقش هوش مصنوعی توزیع‌شده در تحولات فناوری
  • 93. چالش‌های پیاده‌سازی در صنعت
  • 94. توسعهٔ ابزارها و پلتفرم‌های متن‌باز
  • 95. آموزش نسل آینده متخصصان هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 96. ملاحظات حقوقی و چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 97. استانداردسازی پروتکل‌های آموزشی توزیع‌شده
  • 98. راهکارهای مقابله با سوءاستفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 99. نقش نهادهای علمی و پژوهشی در پیشبرد آموزش توزیع‌شده
  • 100. همکاری‌های بین‌المللی در زمینهٔ هوش مصنوعی توزیع‌شده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.