سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب مبانی آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ

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 مبانی آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مبانی آموزش توزیع‌شده
  • 2. اصول اولیه یادگیری ماشین
  • 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. مفهوم مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. تاریخچه و تحول مدل‌های زبانی
  • 6. معرفی مدل‌های ترنسفورمر
  • 7. اجزای اصلی معماری ترنسفورمر
  • 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 9. انواع مکانیزم توجه
  • 10. آموزش پیش‌فرض (Pre-training) در مدل‌های زبانی
  • 11. داده‌های مورد استفاده در پیش‌فرض
  • 12. تکنیک‌های پیش‌فرض
  • 13. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 14. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 15. تنظیم دقیق برای وظایف خاص
  • 16. آموزش توزیع‌شده: مفاهیم و ضرورت‌ها
  • 17. چالش‌های آموزش توزیع‌شده
  • 18. انواع آموزش توزیع‌شده
  • 19. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
  • 20. پیاده‌سازی آموزش موازی داده
  • 21. آموزش موازی مدل (Model Parallelism)
  • 22. پیاده‌سازی آموزش موازی مدل
  • 23. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
  • 24. آموزش ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 25. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 26. TensorFlow و آموزش توزیع‌شده
  • 27. PyTorch و آموزش توزیع‌شده
  • 28. Horovod و آموزش توزیع‌شده
  • 29. DeepSpeed و آموزش توزیع‌شده
  • 30. نرم‌افزارهای تخصصی آموزش توزیع‌شده
  • 31. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 32. تکنیک‌های کاهش سربار ارتباطی
  • 33. فشرده‌سازی گرادیان (Gradient Compression)
  • 34. کوانتیزاسیون (Quantization) در آموزش توزیع‌شده
  • 35. موازنه بار (Load Balancing)
  • 36. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 37. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 38. Offloading پارامترها و گرادیان‌ها
  • 39. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 40. برنامه‌ریزی محاسبات در آموزش توزیع‌شده
  • 41. زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
  • 43. نظارت و اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده
  • 44. جمع‌آوری متریک‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. ابزارهای اشکال‌زدایی توزیع‌شده
  • 46. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 47. حفاظت از داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 48. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 49. ملاحظات اخلاقی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 50. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 51. کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
  • 52. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 53. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 54. کاربردهای مدل‌های زبانی آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 55. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 56. ترجمه ماشینی
  • 57. خلاصه‌سازی متن
  • 58. تولید متن
  • 59. پاسخ به سوالات
  • 60. تحلیل احساسات
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. کاربردهای پزشکی
  • 63. کاربردهای مالی
  • 64. کاربردهای آموزشی
  • 65. توسعه مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 66. مدل‌های زبانی فشرده (Pruned Models)
  • 67. مدل‌های دانش‌محور (Knowledge-based Models)
  • 68. ترکیب مدل‌های زبانی با پایگاه‌های دانش
  • 69. آموزش مقاوم (Robust Training) در برابر نویز
  • 70. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در آموزش مدل‌های زبانی
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در تنظیم دقیق
  • 72. آموزش بر اساس بازخورد انسانی (RLHF)
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
  • 74. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 75. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 76. مبانی یادگیری فدرال
  • 77. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 78. کاربرد یادگیری فدرال در مدل‌های زبانی
  • 79. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (GNNs)
  • 80. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 81. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 82. آموزش توزیع‌شده مدل‌های انتشار
  • 83. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 84. استفاده از ابر کامپیوترها (Supercomputing)
  • 85. مدیریت منابع در خوشه‌های محاسباتی (Clusters)
  • 86. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص (GPU, TPU)
  • 87. شبکه‌های ارتباطی با پهنای باند بالا
  • 88. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
  • 89. معیارهای استاندارد ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 90. مقایسه روش‌های مختلف آموزش توزیع‌شده
  • 91. مطالعات موردی (Case Studies) در آموزش توزیع‌شده
  • 92. چشم‌انداز آینده آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی
  • 93. نوآوری‌های آتی در معماری و الگوریتم‌ها
  • 94. تاثیر آموزش توزیع‌شده بر پیشرفت هوش مصنوعی
  • 95. فرصت‌ها و چالش‌های پیش رو
  • 96. مبانی حقوقی و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 97. چارچوب‌های قانونی برای داده و مدل‌ها
  • 98. اهمیت رعایت موازین شرعی و قانونی در توسعه هوش مصنوعی
  • 99. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 100. موازین شرعی در حوزه فناوری اطلاعات

📚 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.