, ,

کتاب پیاده‌سازی عملی آموزش توزیع‌شده با فریم‌ورک‌های محبوب

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 پیاده‌سازی عملی آموزش توزیع‌شده با فریم‌ورک‌های محبوب

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 ماشین توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم اساسی آموزش توزیع‌شده
  • 3. مزایای آموزش توزیع‌شده
  • 4. چالش‌های آموزش توزیع‌شده
  • 5. انواع معماری‌های آموزش توزیع‌شده
  • 6. آموزش همگن و ناهمگن
  • 7. الگوریتم‌های پروسس‌گرهای مستقل
  • 8. همگام‌سازی گرادیان در آموزش توزیع‌شده
  • 9. روش‌های ناهمگام‌سازی گرادیان
  • 10. تاثیر تاخیر در آموزش توزیع‌شده
  • 11. مدیریت ارتباطات در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 12. پروتکل‌های ارتباطی در یادگیری توزیع‌شده
  • 13. فریم‌ورک‌های محبوب برای آموزش توزیع‌شده
  • 14. معرفی TensorFlow Extended (TFX)
  • 15. معرفی PyTorch Distributed
  • 16. معرفی Horovod
  • 17. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 18. نصب و راه‌اندازی PyTorch
  • 19. نصب و راه‌اندازی Horovod
  • 20. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش توزیع‌شده
  • 21. پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 22. تقسیم داده‌ها برای آموزش موازی
  • 23. ذخیره‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 24. مقدمه‌ای بر TFRecords
  • 25. استفاده از tf.data API برای داده‌های توزیع‌شده
  • 26. نحوه استفاده از Dataset در PyTorch
  • 27. مدل‌های یادگیری عمیق برای آموزش توزیع‌شده
  • 28. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 29. آموزش مدل‌های CNN به صورت توزیع‌شده
  • 30. آموزش مدل‌های RNN به صورت توزیع‌شده
  • 31. آموزش مدل‌های Transformer به صورت توزیع‌شده
  • 32. تکنیک‌های تنظیم مدل برای آموزش توزیع‌شده
  • 33. بهینه‌سازهای رایج در یادگیری عمیق
  • 34. تنظیم نرخ یادگیری در آموزش توزیع‌شده
  • 35. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 36. استفاده از GPU برای آموزش توزیع‌شده
  • 37. تنظیمات مربوط به CUDA و cuDNN
  • 38. آموزش مدل‌ها روی چندین GPU
  • 39. آموزش مدل‌ها روی چندین ماشین
  • 40. تنظیمات مربوط به ارتباطات بین ماشین‌ها
  • 41. استفاده از MPI برای ارتباطات
  • 42. استفاده از NCCL برای ارتباطات GPU
  • 43. پیاده‌سازی آموزش موازی داده‌ها (Data Parallelism)
  • 44. پیاده‌سازی موازی مدل (Model Parallelism)
  • 45. ترکیبی از موازی‌سازی داده و مدل
  • 46. روش‌های توزیع مدل در Horovod
  • 47. استفاده از DistributedDataParallel در PyTorch
  • 48. استفاده از MirroredStrategy در TensorFlow
  • 49. مدیریت Checkpointها در آموزش توزیع‌شده
  • 50. ذخیره و بازیابی مدل در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. تنظیمات مربوط به ذخیره‌سازی Checkpoint
  • 52. مانیتورینگ و دیباگ کردن آموزش توزیع‌شده
  • 53. ابزارهای مانیتورینگ در TensorFlow
  • 54. ابزارهای مانیتورینگ در PyTorch
  • 55. استفاده از TensorBoard برای مانیتورینگ
  • 56. شناسایی گلوگاه‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 57. بهبود عملکرد آموزش توزیع‌شده
  • 58. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش
  • 59. مدیریت منابع محاسباتی
  • 60. استفاده بهینه از شبکه
  • 61. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 62. آموزش ناهمگن (Federated Learning)
  • 63. مفاهیم اساسی آموزش ناهمگن
  • 64. چالش‌های آموزش ناهمگن
  • 65. امنیت و حریم خصوصی در آموزش ناهمگن
  • 66. الگوریتم‌های آموزش ناهمگن
  • 67. پیاده‌سازی آموزش ناهمگن با TensorFlow Federated
  • 68. پیاده‌سازی آموزش ناهمگن با PySyft
  • 69. کاربردهای آموزش توزیع‌شده در دنیای واقعی
  • 70. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 72. کاربرد در بینایی ماشین
  • 73. کاربرد در رباتیک
  • 74. کاربرد در تحلیل داده‌های عظیم
  • 75. کاربرد در سلامت و پزشکی
  • 76. کاربرد در امور مالی و بانکی (مطابق مقررات)
  • 77. کاربرد در تحقیقات علمی
  • 78. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 79. انتخاب فریم‌ورک مناسب
  • 80. تنظیمات سخت‌افزاری و شبکه‌ای
  • 81. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری
  • 82. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
  • 83. ارزیابی نتایج آموزش توزیع‌شده
  • 84. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 85. روندهای جدید در یادگیری توزیع‌شده
  • 86. تحقیقات پیشرفته در زمینه آموزش توزیع‌شده
  • 87. نکات پایانی و توصیه‌ها

📚 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 پیاده‌سازی عملی آموزش توزیع‌شده با فریم‌ورک‌های محبوب”

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

پیمایش به بالا