سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از زمان‌بندی پیشرفته

کتاب تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از زمان‌بندی پیشرفته

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 تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از زمان‌بندی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی زیرساخت‌های پردازش هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش داده
  • 2. مفاهیم پایه پردازش داده در هوش مصنوعی
  • 3. معماری سیستم‌های پردازش داده
  • 4. مدل‌های آموزش هوش مصنوعی
  • 5. چرخه عمر توسعه مدل هوش مصنوعی
  • 6. نیازهای سخت‌افزاری برای آموزش هوش مصنوعی
  • 7. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی در سیستم‌های کامپیوتری
  • 8. اهمیت زمان‌بندی در تسریع پردازش
  • 9. زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
  • 10. زمان‌بندی فرآیندها (Process Scheduling)
  • 11. معیارهای ارزیابی الگوریتم‌های زمان‌بندی
  • 12. زمان‌بندی اولویت‌بندی (Priority Scheduling)
  • 13. زمان‌بندی نوبتی (Round Robin Scheduling)
  • 14. زمان‌بندی کوتاه‌ترین کار اول (Shortest Job First Scheduling)
  • 15. زمان‌بندی مبتنی بر زمان باقی‌مانده (Shortest Remaining Time First Scheduling)
  • 16. زمان‌بندی خطی (Linear Scheduling)
  • 17. زمان‌بندی چند سطحی صف (Multi-level Queue Scheduling)
  • 18. زمان‌بندی چند سطحی با برگشت (Multi-level Feedback Queue Scheduling)
  • 19. زمان‌بندی توزیع‌شده (Distributed Scheduling)
  • 20. چالش‌های زمان‌بندی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 21. زمان‌بندی در محیط‌های ابری (Cloud Scheduling)
  • 22. زمان‌بندی در سیستم‌های بلادرنگ (Real-time Scheduling)
  • 23. زمان‌بندی برای خوشه‌های محاسباتی (Cluster Scheduling)
  • 24. معرفی sched_ext
  • 25. نحوه عملکرد sched_ext
  • 26. مزایای استفاده از sched_ext
  • 27. معماری sched_ext
  • 28. اجزای اصلی sched_ext
  • 29. ماژول‌های sched_ext
  • 30. پیکربندی sched_ext
  • 31. نصب و راه‌اندازی sched_ext
  • 32. تنظیمات پایه sched_ext
  • 33. تنظیمات پیشرفته sched_ext
  • 34. مدیریت منابع با sched_ext
  • 35. تخصیص منابع به وظایف
  • 36. نظارت بر استفاده از منابع
  • 37. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 38. زمان‌بندی وظایف آموزش هوش مصنوعی
  • 39. مدیریت ناوگان آموزشی (Training Fleets)
  • 40. تسریع زمان آموزش مدل‌ها
  • 41. کاهش هزینه‌های زیرساخت
  • 42. افزایش بهره‌وری محاسباتی
  • 43. مدیریت داده‌ها در زمان آموزش
  • 44. انتقال داده بهینه
  • 45. ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
  • 46. پردازش داده‌های حجیم
  • 47. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 48. پاکسازی داده‌ها
  • 49. برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 50. افزایش داده‌ها (Data Augmentation)
  • 51. استفاده از GPU ها در آموزش هوش مصنوعی
  • 52. مدیریت GPU ها
  • 53. زمان‌بندی وظایف GPU
  • 54. به اشتراک‌گذاری GPU ها
  • 55. استفاده از TPU ها در آموزش هوش مصنوعی
  • 56. زمان‌بندی وظایف TPU
  • 57. به اشتراک‌گذاری TPU ها
  • 58. پردازنده‌های گرافیکی و وظایف موازی
  • 59. پردازنده‌های تنسور و یادگیری عمیق
  • 60. شبکه‌های عصبی و نیازهای محاسباتی
  • 61. یادگیری عمیق و معماری‌های مدرن
  • 62. شبکه‌های کانولوشن (CNN)
  • 63. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 64. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 65. آموزش مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)
  • 66. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های بزرگ
  • 67. توزیع آموزش بین چندین دستگاه
  • 68. هماهنگ‌سازی پارامترها
  • 69. کاهش سربار ارتباطی
  • 70. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 71. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 72. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 73. موازی‌سازی لایه‌ها (Layer Parallelism)
  • 74. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
  • 75. امنیت داده‌ها در طول پردازش
  • 76. حفاظت از مدل‌های آموزشی
  • 77. مدیریت دسترسی‌ها
  • 78. پروتکل‌های ارتباطی امن
  • 79. ارزیابی عملکرد سیستم زمان‌بندی
  • 80. معیارهای سنجش تسریع آموزش
  • 81. تحلیل کارایی sched_ext
  • 82. مقایسه sched_ext با سایر روش‌ها
  • 83. سناریوهای واقعی استفاده از sched_ext
  • 84. کاربرد در مراکز تحقیقاتی
  • 85. کاربرد در شرکت‌های فناوری
  • 86. کاربرد در دانشگاه‌ها
  • 87. آینده زمان‌بندی در هوش مصنوعی
  • 88. روندهای نوظهور در پردازش هوش مصنوعی
  • 89. پیش‌بینی نیازهای محاسباتی آینده
  • 90. توسعه الگوریتم‌های زمان‌بندی نسل بعد
  • 91. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 92. نگاهی به آینده تسریع آموزش هوش مصنوعی

📚 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.