, ,

کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی در شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. انواع شبکه‌های عصبی: پرسپترون چندلایه
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 7. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
  • 8. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 9. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 10. چرا آموزش توزیع‌شده؟ مزایا و چالش‌ها
  • 11. معماری‌های آموزش توزیع‌شده
  • 12. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
  • 13. آموزش موازی مدل (Model Parallelism)
  • 14. آموزش موازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
  • 15. استراتژی‌های همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 16. همگام‌سازی سراسری (All-reduce)
  • 17. همگام‌سازی ناهمگام (Asynchronous SGD)
  • 18. مقایسه روش‌های همگام‌سازی
  • 19. ابزارها و فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 20. TensorFlow Distributed
  • 21. PyTorch DistributedDataParallel
  • 22. Horovod
  • 23. مفاهیم کلیدی در Mixed Precision Training
  • 24. اعداد ممیز شناور ۳۲ بیتی (FP32)
  • 25. اعداد ممیز شناور ۱۶ بیتی (FP16)
  • 26. اعداد ممیز شناور ۸ بیتی (INT8)
  • 27. مزایای استفاده از Mixed Precision
  • 28. کاهش مصرف حافظه
  • 29. افزایش سرعت آموزش
  • 30. چالش‌های Mixed Precision
  • 31. کاهش دقت عددی
  • 32. ناپایداری عددی
  • 33. تکنیک‌های بهبود Mixed Precision
  • 34. Scaling گرادیان (Gradient Scaling)
  • 35. تکنیک‌های نگهداری دقت (Loss Scaling)
  • 36. استفاده از انواع داده‌های ترکیبی
  • 37. پیاده‌سازی Mixed Precision با PyTorch
  • 38. استفاده از `torch.cuda.amp`
  • 39. `autocast` و `GradScaler`
  • 40. پیاده‌سازی Mixed Precision با TensorFlow
  • 41. استفاده از `tf.keras.mixed_precision`
  • 42. تنظیمات `mixed_precision.set_global_policy`
  • 43. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای Mixed Precision
  • 44. کارت‌های گرافیک سازگار با FP16
  • 45. تکنولوژی Tensor Cores انویدیا
  • 46. تنظیمات درایور و CUDA
  • 47. آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision با هم
  • 48. ترکیب Data Parallelism و Mixed Precision
  • 49. ترکیب Model Parallelism و Mixed Precision
  • 50. کاربردها و مطالعات موردی
  • 51. آموزش مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)
  • 52. آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 53. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
  • 54. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های عظیم
  • 55. نکات پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
  • 56. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
  • 57. مدیریت حافظه در گره‌های توزیع‌شده
  • 58. تکنیک‌های تحمل خطا در آموزش توزیع‌شده
  • 59. نکات پیشرفته در Mixed Precision
  • 60. تنظیم خودکار مقیاس گرادیان
  • 61. استفاده از انواع داده‌های سفارشی
  • 62. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
  • 63. ارزیابی عملکرد و دقت
  • 64. مقایسه نتایج با آموزش FP32
  • 65. تکنیک‌های اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision
  • 66. مانیتورینگ منابع سیستم
  • 67. تحلیل لاگ‌ها و خطاها
  • 68. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 69. حفاظت از داده‌ها در طول انتقال
  • 70. امنیت گره‌های محاسباتی
  • 71. ملاحظات اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 72. مسئولیت‌پذیری و شفافیت
  • 73. جلوگیری از سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 74. آینده آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision
  • 75. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 76. آموزش روی سخت‌افزارهای نوین
  • 77. تکنیک‌های خودکارسازی آموزش
  • 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم شبکه‌های مولد (Generative Networks)
  • 79. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 80. انواع معماری‌های GAN
  • 81. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 82. شبکه‌های تبدیل‌کننده (Transformers)
  • 83. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
  • 84. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 85. ترنسفورمرها در بینایی کامپیوتر
  • 86. معماری‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 87. شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks)
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌های گرافی
  • 89. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
  • 90. کاربرد GNNs در شیمی و کشف دارو
  • 91. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 92. مبانی یادگیری تقویتی
  • 93. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 95. مباحث تخصصی در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 96. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 97. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 98. هرس کردن (Pruning)
  • 99. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 100. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی 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 راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision”

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

پیمایش به بالا