سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

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 راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 6. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 7. چرا آموزش توزیع‌شده؟ مزایا و چالش‌ها
  • 8. مفاهیم کلیدی در آموزش توزیع‌شده
  • 9. معماری‌های آموزش توزیع‌شده: داده موازی (Data Parallelism)
  • 10. معماری‌های آموزش توزیع‌شده: مدل موازی (Model Parallelism)
  • 11. معماری‌های آموزش توزیع‌شده: ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 12. فریم‌ورک‌های محبوب برای آموزش توزیع‌شده
  • 13. PyTorch Distributed
  • 14. TensorFlow Distributed
  • 15. Horovod
  • 16. مفاهیم پایه‌ای Mixed Precision Training
  • 17. چرا Mixed Precision؟ مزایا و معایب
  • 18. انواع داده‌های ممیز شناور (Floating Point Formats)
  • 19. FP32، FP16، BF16 و دقت‌های دیگر
  • 20. تکنیک‌های Mixed Precision
  • 21. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 22. کاهش مقیاس وزن‌ها (Weight Scaling)
  • 23. بهینه‌سازی‌های خودکار (Automatic Mixed Precision - AMP)
  • 24. پیاده‌سازی AMP در PyTorch
  • 25. پیاده‌سازی AMP در TensorFlow
  • 26. نکات عملی برای استفاده از Mixed Precision
  • 27. انتخاب داده‌های ممیز شناور مناسب
  • 28. مدیریت دقت در لایه‌های مختلف شبکه
  • 29. تأثیر Mixed Precision بر سرعت آموزش
  • 30. تأثیر Mixed Precision بر مصرف حافظه
  • 31. تأثیر Mixed Precision بر دقت مدل
  • 32. عیب‌یابی مشکلات رایج در Mixed Precision
  • 33. یادگیری عمیق بر روی سخت‌افزارهای موازی
  • 34. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و نقش آن‌ها
  • 35. حافظه GPU و بهینه‌سازی مصرف آن
  • 36. ارتباطات بین GPUها (Inter-GPU Communication)
  • 37. اترنت، NVLink و InfiniBand
  • 38. موازی‌سازی داده در چندین GPU
  • 39. پیاده‌سازی ساده موازی‌سازی داده
  • 40. استفاده از DataParallel در PyTorch
  • 41. استفاده از MirroredStrategy در TensorFlow
  • 42. موازی‌سازی مدل در چندین GPU
  • 43. چالش‌های موازی‌سازی مدل
  • 44. تقسیم مدل بین GPUها
  • 45. استفاده از Pipeline Parallelism
  • 46. استفاده از Tensor Parallelism
  • 47. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 48. استفاده از All-reduce
  • 49. استفاده از Gather و Scatter
  • 50. تکنیک‌های کاهش سربار ارتباطی
  • 51. همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 52. همگام‌سازی ناهمگام (Asynchronous Synchronization)
  • 53. همگام‌سازی نیمه‌همگام (Semi-synchronous Synchronization)
  • 54. مدیریت عدم تعادل در پردازش (Load Balancing)
  • 55. تکنیک‌های توزیع داده در محیط‌های توزیع‌شده
  • 56. ذخیره‌سازی توزیع‌شده داده‌ها
  • 57. دسترسی به داده در گره‌های مختلف
  • 58. استانداردهای ذخیره‌سازی و فرمت‌ها
  • 59. بهینه‌سازی I/O در آموزش توزیع‌شده
  • 60. آموزش مدل‌های بزرگ (Large Models)
  • 61. مدیریت حافظه برای مدل‌های حجیم
  • 62. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 63. استفاده از Offloading
  • 64. آموزش با استفاده از CPU و GPU به صورت ترکیبی
  • 65. یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ (Large-Scale Deep Learning)
  • 66. نظارت بر فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 67. ابزارهای مانیتورینگ (Monitoring Tools)
  • 68. TensorBoard
  • 69. Weights & Biases
  • 70. MLflow
  • 71. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management)
  • 72. تنظیمات و هایپرپارامترها در آموزش توزیع‌شده
  • 73. جستجوی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 74. استفاده از ابزارهای خودکار
  • 75. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. امنیت داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. رمزنگاری و کنترل دسترسی
  • 78. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. آموزش مدل‌ها با داده‌های حساس
  • 80. رعایت مقررات و استانداردهای ملی
  • 81. تطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 82. دستورالعمل‌های شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 83. ملاحظات شرعی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 84. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 85. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری مدل‌ها
  • 86. شفافیت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 87. قابلیت تفسیر (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 88. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 89. داده‌های بدون نام و ناشناس‌سازی (Anonymization)
  • 90. جلوگیری از تبعیض و سوگیری در مدل‌ها
  • 91. روش‌های شناسایی و کاهش سوگیری (Bias)
  • 92. تکنیک‌های آموزش تقویتی (Reinforcement Learning) در محیط‌های توزیع‌شده
  • 93. کاربردها و چالش‌های آموزش تقویتی توزیع‌شده
  • 94. آموزش مدل‌های مولد (Generative Models) به صورت توزیع‌شده
  • 95. GANها و VAEها در مقیاس بزرگ
  • 96. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در مراکز داده
  • 97. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سخت‌افزارها
  • 98. استفاده از الگوریتم‌های کم‌مصرف
  • 99. آینده آموزش توزیع‌شده و Mixed Precision
  • 100. روندهای نوظهور در حوزه یادگیری عمیق توزیع‌شده

📚 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.