سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده هوشمندانه از Mixed Precision برای آموزش سریع‌تر و ارزان‌تر

کتاب استفاده هوشمندانه از Mixed Precision برای آموزش سریع‌تر و ارزان‌تر

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 استفاده هوشمندانه از Mixed Precision برای آموزش سریع‌تر و ارزان‌تر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Mixed Precision در یادگیری عمیق
  • 2. تاریخچه و تکامل دقت ممیز شناور
  • 3. مبانی اعداد ممیز شناور 32 بیتی (FP32)
  • 4. مبانی اعداد ممیز شناور 16 بیتی (FP16)
  • 5. مبانی اعداد ممیز شناور 8 بیتی (INT8)
  • 6. مزایای استفاده از Mixed Precision: سرعت
  • 7. مزایای استفاده از Mixed Precision: مصرف حافظه
  • 8. مزایای استفاده از Mixed Precision: مصرف انرژی
  • 9. معایب احتمالی Mixed Precision: کاهش دقت
  • 10. روش‌های کاهش دقت در Mixed Precision
  • 11. تکنیک‌های حفظ دقت در Mixed Precision
  • 12. کالیبراسیون مقیاس‌بندی (Scaling) در Mixed Precision
  • 13. نحوه کارکرد کالیبراسیون مقیاس‌بندی
  • 14. انواع مقیاس‌بندی: مقیاس‌بندی پویا (Dynamic Scaling)
  • 15. انواع مقیاس‌بندی: مقیاس‌بندی استاتیک (Static Scaling)
  • 16. پیاده‌سازی Mixed Precision در PyTorch
  • 17. استفاده از `torch.cuda.amp`
  • 18. کلاس `GradScaler` در PyTorch
  • 19. مدیریت `autocast` در PyTorch
  • 20. مثال عملی: آموزش مدل با Mixed Precision در PyTorch
  • 21. پیاده‌سازی Mixed Precision در TensorFlow
  • 22. استفاده از `tf.keras.mixed_precision`
  • 23. پالیسی‌های دقت در TensorFlow
  • 24. مدیریت `LossScaleOptimizer` در TensorFlow
  • 25. مثال عملی: آموزش مدل با Mixed Precision در TensorFlow
  • 26. پشتیبانی سخت‌افزاری از Mixed Precision: GPUهای NVIDIA (Tensor Cores)
  • 27. معرفی Tensor Cores
  • 28. نحوه استفاده از Tensor Cores برای FP16
  • 29. نحوه استفاده از Tensor Cores برای INT8
  • 30. معماری‌های GPU و تأثیر بر Mixed Precision
  • 31. پشتیبانی سخت‌افزاری از Mixed Precision: TPUهای Google
  • 32. معماری TPU و دقت‌های ممیز شناور
  • 33. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های بینایی ماشین (CNNs)
  • 34. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر با Mixed Precision
  • 35. آموزش مدل‌های بخش‌بندی تصویر با Mixed Precision
  • 36. آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء با Mixed Precision
  • 37. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. آموزش مدل‌های ترنسفورمر (Transformers) با Mixed Precision
  • 39. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با Mixed Precision
  • 40. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های تولید محتوا
  • 41. آموزش مدل‌های تولید متن با Mixed Precision
  • 42. آموزش مدل‌های تولید تصویر با Mixed Precision
  • 43. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 44. آموزش GNNها با Mixed Precision
  • 45. بهینه‌سازی فرآیند آموزش با Mixed Precision
  • 46. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در Mixed Precision
  • 47. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) در Mixed Precision
  • 48. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer) مناسب برای Mixed Precision
  • 49. تأثیر زمان‌بندی نرخ یادگیری (LR Scheduler) بر Mixed Precision
  • 50. مانیتورینگ فرآیند آموزش در Mixed Precision
  • 51. تشخیص و رفع مشکلات رایج در Mixed Precision
  • 52. خطاهای ناشی از سرریز (Overflow) و زیرریز (Underflow)
  • 53. راهکارهای مقابله با سرریز و زیرریز
  • 54. اهمیت تنظیم دقیق مقیاس‌بندی
  • 55. بررسی تأثیر دقت‌های مختلف بر معماری‌های مدل
  • 56. تفاوت‌های عملکردی بین FP32، FP16 و INT8
  • 57. انتخاب دقت مناسب بر اساس کاربرد
  • 58. آموزش مدل‌های کوچک با Mixed Precision
  • 59. آموزش مدل‌های بزرگ با Mixed Precision
  • 60. استفاده از Mixed Precision برای کاهش زمان آموزش
  • 61. استفاده از Mixed Precision برای کاهش هزینه آموزش
  • 62. کاربرد Mixed Precision در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 63. آموزش عامل‌های یادگیری تقویتی با Mixed Precision
  • 64. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 65. آموزش GANها با Mixed Precision
  • 66. آموزش VAEها با Mixed Precision
  • 67. استفاده از Mixed Precision در استنتاج (Inference)
  • 68. بهینه‌سازی استنتاج با Mixed Precision
  • 69. کوانتیزاسیون (Quantization) برای استنتاج
  • 70. تفاوت بین Mixed Precision در آموزش و استنتاج
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision در محیط‌های توزیع‌شده
  • 72. مدیریت دقت در آموزش موازی
  • 73. هماهنگ‌سازی مقیاس‌بندی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 74. بررسی ابزارها و کتابخانه‌های پیشرفته Mixed Precision
  • 75. معرفی کتابخانه‌های تخصصی Mixed Precision
  • 76. مطالعات موردی موفق در استفاده از Mixed Precision
  • 77. نمونه‌هایی از کاهش زمان آموزش در پروژه‌های واقعی
  • 78. نمونه‌هایی از کاهش هزینه آموزش در پروژه‌های واقعی
  • 79. تحلیل تأثیر Mixed Precision بر معیارهای ارزیابی مدل
  • 80. بررسی دقت (Accuracy) در مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
  • 81. بررسی معیارهای دیگر ارزیابی (مانند F1-score)
  • 82. آینده Mixed Precision و کوانتیزاسیون
  • 83. روندهای جدید در دقت‌های ممیز شناور
  • 84. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی Mixed Precision
  • 85. توصیه‌های نهایی برای استفاده مؤثر از Mixed Precision
  • 86. انتخاب چارچوب مناسب (PyTorch یا TensorFlow)
  • 87. تنظیمات اولیه برای شروع
  • 88. راهنمایی برای اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی
  • 89. جمع‌بندی مزایا و محدودیت‌ها
  • 90. اهمیت آزمایش و اعتبارسنجی دقیق
  • 91. آمادگی برای چالش‌های آینده در یادگیری عمیق

📚 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.