, ,

کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

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 عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

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. مقدمه ای بر آموزش توزیع شده در یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم کلیدی در آموزش توزیع شده
  • 3. انواع معماری های آموزش توزیع شده
  • 4. آموزش توزیع شده با استفاده از انقسام داده
  • 5. آموزش توزیع شده با استفاده از انقسام مدل
  • 6. ارتباطات در آموزش توزیع شده (All-Reduce)
  • 7. ارتباطات در آموزش توزیع شده (Parameter Server)
  • 8. انتخاب سخت افزار مناسب برای آموزش توزیع شده
  • 9. نصب و پیکربندی محیط های لازم
  • 10. استفاده از کتابخانه های متن باز برای آموزش توزیع شده
  • 11. PyTorch Distributed
  • 12. TensorFlow Distributed
  • 13. Horovod
  • 14. MPI در آموزش توزیع شده
  • 15. NCCL در آموزش توزیع شده
  • 16. آموزش توزیع شده روی چندین GPU در یک ماشین
  • 17. آموزش توزیع شده روی چندین ماشین
  • 18. استفاده از Docker برای مدیریت محیط های توزیع شده
  • 19. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون آموزش توزیع شده
  • 20. مدیریت داده در مقیاس بزرگ
  • 21. بارگذاری کارآمد داده ها در آموزش توزیع شده
  • 22. تکنیک های پیش پردازش داده برای آموزش توزیع شده
  • 23. نکات مربوط به بهینه سازی حافظه در آموزش توزیع شده
  • 24. مدیریت چک پوینت ها و بازیابی در آموزش توزیع شده
  • 25. مانیتورینگ فرآیند آموزش توزیع شده
  • 26. ابزارهای بصری سازی برای آموزش توزیع شده
  • 27. اشکال زدایی در محیط های آموزش توزیع شده
  • 28. بهینه سازی های ارتباطی در آموزش توزیع شده
  • 29. کاهش زمان همگام سازی در آموزش توزیع شده
  • 30. استفاده از بافر های ارتباطی
  • 31. تکنیک های فشرده سازی گرادیان
  • 32. آموزش توزیع شده با استفاده از کوانتیزاسیون
  • 33. آموزش توزیع شده برای مدل های بزرگ (مانند ترانسفورمرها)
  • 34. تکنیک های افزایش مقیاس آموزش
  • 35. آموزش توزیع شده در محیط های ابری
  • 36. استفاده از سرویس های ابری برای آموزش توزیع شده (AWS, GCP, Azure)
  • 37. مدیریت هزینه در آموزش توزیع شده ابری
  • 38. آموزش توزیع شده با استفاده از پردازنده های گرافیکی تخصصی
  • 39. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع شده
  • 40. حفظ حریم خصوصی داده ها در آموزش توزیع شده
  • 41. ملاحظات اخلاقی در آموزش توزیع شده
  • 42. آموزش توزیع شده برای یادگیری تقویتی
  • 43. آموزش توزیع شده برای پردازش زبان طبیعی
  • 44. آموزش توزیع شده برای بینایی کامپیوتر
  • 45. آموزش توزیع شده برای سیستم های توصیه گر
  • 46. آموزش توزیع شده برای تشخیص ناهنجاری
  • 47. آموزش توزیع شده برای تحلیل سری های زمانی
  • 48. آموزش توزیع شده برای شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
  • 49. آموزش توزیع شده برای مدل های انتشار
  • 50. کارایی و مقیاس پذیری در آموزش توزیع شده
  • 51. معیارهای ارزیابی عملکرد در آموزش توزیع شده
  • 52. مقایسه روش های مختلف آموزش توزیع شده
  • 53. چالش های پیاده سازی آموزش توزیع شده
  • 54. راهکارهای پیشرفته برای آموزش توزیع شده
  • 55. آموزش توزیع شده ناهمگن
  • 56. تکنیک های ادغام مدل های آموزش دیده به صورت توزیع شده
  • 57. آموزش توزیع شده با رویکرد فدرال
  • 58. حفظ محرمانگی در یادگیری فدرال
  • 59. امنیت در یادگیری فدرال
  • 60. کاربرد یادگیری فدرال در حوزه سلامت
  • 61. کاربرد یادگیری فدرال در حوزه مالی
  • 62. کاربرد یادگیری فدرال در حوزه صنعتی
  • 63. چالش های مربوط به ناهمگنی دستگاه ها در یادگیری فدرال
  • 64. مدیریت ارتباطات در یادگیری فدرال
  • 65. ارزیابی مدل های یادگیری فدرال
  • 66. تکنیک های مقیاس پذیری در یادگیری فدرال
  • 67. آموزش توزیع شده با استفاده از پردازنده های کوانتومی (مقدماتی)
  • 68. مبانی محاسبات کوانتومی برای یادگیری ماشین
  • 69. نحوه تعامل با شبیه سازهای کوانتومی
  • 70. پیاده سازی الگوریتم های ساده کوانتومی
  • 71. آموزش توزیع شده و یادگیری عمیق کوانتومی
  • 72. چالش های فعلی در یادگیری عمیق کوانتومی
  • 73. آینده آموزش توزیع شده
  • 74. روندهای جدید در آموزش توزیع شده
  • 75. آموزش توزیع شده در لبه (Edge)
  • 76. آموزش توزیع شده برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 77. تکنیک های بهینه سازی انرژی در آموزش توزیع شده
  • 78. شبکه های عصبی قابل توضیح (XAI) در آموزش توزیع شده
  • 79. ملاحظات مربوط به انطباق با قوانین در آموزش توزیع شده
  • 80. تامین امنیت داده ها در چارچوب قوانین
  • 81. رعایت حقوق کاربران در جمع آوری و استفاده از داده
  • 82. استفاده از الگوریتم های شفاف و قابل توضیح
  • 83. مدیریت ریسک های حقوقی و فنی
  • 84. نکات فنی برای پیاده سازی ایمن و قانونی
  • 85. اهمیت مستندسازی فرآیندهای آموزش توزیع شده
  • 86. بازنگری و به روز رسانی پروتکل های امنیتی
  • 87. آموزش تیم های فنی و عملیاتی در خصوص الزامات قانونی
  • 88. بررسی موارد نقض احتمالی و راهکارهای پیشگیری
  • 89. تدوین دستورالعمل های داخلی برای انطباق با قوانین
  • 90. ارزیابی دوره ای انطباق با چارچوب های قانونی
  • 91. ملاحظات مربوط به مالکیت معنوی داده ها و مدل ها
  • 92. مدیریت دسترسی به داده ها و مدل های آموزش دیده
  • 93. شفافیت در فرآیند آموزش و استفاده از مدل ها
  • 94. مسئولیت پذیری در قبال خروجی مدل های آموزش دیده
  • 95. تدوین سیاست های حفظ محرمانگی اطلاعات
  • 96. آموزش مداوم در خصوص تغییرات قوانین و مقررات
  • 97. بررسی تجربیات موفق در پیاده سازی انطباق پذیر
  • 98. نکات عملی برای جلوگیری از سوء استفاده از داده ها
  • 99. ایجاد سازوکارهای بازخورد برای کاربران
  • 100. اهمیت همکاری با نهادهای ناظر و قانونی

📚 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 عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training”

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

پیمایش به بالا