سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Deep Dive into Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

کتاب Deep Dive into Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

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 Deep Dive into Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دقت محاسباتی در یادگیری عمیق
  • 2. اهمیت دقت در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 3. تاریخچه اعداد ممیز شناور و استانداردهای IEEE
  • 4. نمایش اعداد در مبنای دو و چالش‌های دقت
  • 5. مفهوم دقت (Precision) و مقیاس‌پذیری (Scale)
  • 6. اعداد صحیح و نمایش آن‌ها در محاسبات
  • 7. اعداد ممیز شناور تک‌دقتی (FP32) و کاربردهای آن
  • 8. اعداد ممیز شناور نیم‌دقتی (FP16) و مزایای آن
  • 9. تحدیدات FP16 و مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری
  • 10. معرفی فرمت‌های عددی با دقت پایین‌تر
  • 11. اعداد ممیز شناور هشت‌دقتی (FP8) و پتانسیل آن
  • 12. انواع فرمت‌های FP8: E4M3 و E5M2
  • 13. تفاوت‌های کلیدی بین E4M3 و E5M2
  • 14. چالش‌های پیاده‌سازی FP8 در سخت‌افزار
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش دقت
  • 16. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
  • 17. کوانتیزاسیون از FP32 به FP16
  • 18. کوانتیزاسیون از FP16 به FP8
  • 19. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 21. مزایای کوانتیزاسیون برای حافظه و سرعت
  • 22. معایب کوانتیزاسیون و افت دقت احتمالی
  • 23. روش‌های حفظ دقت در حین کوانتیزاسیون
  • 24. کالیبراسیون کوانتیزاسیون
  • 25. تکنیک‌های نگاشت مقیاس (Scale Mapping)
  • 26. استفاده از مقادیر صفر و بی‌نهایت در فرمت‌های با دقت پایین
  • 27. مدیریت مقادیر NaN (Not a Number)
  • 28. استانداردهای جدید دقت پایین و آینده آن
  • 29. فرمت‌های عددی جدید: BF16 و IF16
  • 30. مقایسه BF16 با FP16 و FP32
  • 31. کاربرد BF16 در مدل‌های زبان بزرگ
  • 32. اهمیت معماری‌های سخت‌افزاری برای دقت پایین
  • 33. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پشتیبانی از دقت پایین
  • 34. واحد پردازش تنسور (TPU) و بهینه‌سازی برای دقت پایین
  • 35. تراشه‌های تخصصی هوش مصنوعی و دقت محاسباتی
  • 36. نقش نرم‌افزار و فریم‌ورک‌ها در پشتیبانی از دقت پایین
  • 37. TensorFlow و پشتیبانی از FP16 و FP8
  • 38. PyTorch و امکانات کوانتیزاسیون
  • 39. کتابخانه‌های بهینه‌سازی برای دقت پایین
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با دقت مختلط
  • 41. ترکیب فرمت‌های عددی مختلف در یک مدل
  • 42. نکات کلیدی برای انتخاب فرمت دقت مناسب
  • 43. تأثیر دقت بر آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 44. تنظیم نرخ یادگیری در حین استفاده از دقت پایین
  • 45. مدیریت گرادیان‌های کوچک (Gradient Clipping)
  • 46. تکنیک‌های تثبیت آموزش با دقت مختلط
  • 47. کاربرد دقت پایین در استنتاج (Inference)
  • 48. کاهش تأخیر (Latency) با استفاده از دقت پایین
  • 49. افزایش توان عملیاتی (Throughput) با دقت پایین
  • 50. کاربرد دقت پایین در مدل‌های موبایل و دستگاه‌های لبه
  • 51. چالش‌های پیاده‌سازی دقت پایین در دستگاه‌های محدود
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای دستگاه‌های موبایل
  • 53. کاربرد دقت پایین در پردازش تصویر
  • 54. کاربرد دقت پایین در پردازش زبان طبیعی
  • 55. کاربرد دقت پایین در مدل‌های مولد
  • 56. چالش‌های امنیتی مرتبط با دقت پایین
  • 57. مقاومت مدل‌های کوانتیزه شده در برابر حملات
  • 58. روش‌های ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 59. معیارهای ارزیابی افت دقت
  • 60. متریک‌های استاندارد ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 61. مقایسه عملکرد مدل‌ها با دقت‌های مختلف
  • 62. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات دقت
  • 63. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد دقت پایین
  • 64. پیاده‌سازی FP8 در مدل‌های تشخیص تصویر
  • 65. استفاده از FP8 در مدل‌های تولید متن
  • 66. تجربه‌های موفق در استفاده از دقت مختلط
  • 67. راهنمایی‌های عملی برای پیاده‌سازی FP8
  • 68. نکات پیشرفته در استفاده از فرمت‌های با دقت پایین
  • 69. آینده تحقیقات در زمینه دقت محاسباتی
  • 70. نقش دقت در پیشرفت‌های آینده هوش مصنوعی
  • 71. همگرایی بین سخت‌افزار و نرم‌افزار در دقت محاسباتی
  • 72. استانداردهای جدید و تحولات آتی در فرمت‌های عددی
  • 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از دقت پایین
  • 74. تضمین عدالت (Fairness) در مدل‌های با دقت پایین
  • 75. شفافیت (Transparency) در محاسبات با دقت پایین
  • 76. مسئولیت‌پذیری (Accountability) در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 77. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با دقت پایین
  • 78. منابع برای یادگیری بیشتر در زمینه دقت محاسباتی
  • 79. مشارکت در جامعه علمی هوش مصنوعی
  • 80. چالش‌های باز و تحقیقات آینده
  • 81. خلاصه و جمع‌بندی مباحث کلیدی
  • 82. نگاهی به تأثیر FP8 بر نسل بعدی مدل‌های 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.