🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: کار با کتابخانه‌های موازی‌سازی DL (Horovod, PyTorch Distributed)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC) و موازی سازی
• 2. معماری های موازی: SIMD، MIMD و انواع دیگر
• 3. آشنایی با مدل های برنامه نویسی موازی: اشتراک حافظه و توزیع حافظه
• 4. مقدمه ای بر کتابخانه های موازی سازی در یادگیری عمیق (DL)
• 5. بررسی اجمالی Horovod و PyTorch Distributed
• 6. نصب و راه اندازی Horovod
• 7. نصب و راه اندازی PyTorch Distributed
• 8. محیط های توسعه HPC و محاسبات ابری
• 9. مقدمه ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 10. مفاهیم اولیه MPI: رنک، سایز، کامیونیکیتور
• 11. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI: ارسال و دریافت
• 12. ارتباطات جمعی در MPI: Broadcast، Reduce، Gather
• 13. آشنایی با Horovod: معماری و نحوه عملکرد
• 14. استراتژی های موازی سازی داده در Horovod
• 15. ادغام Horovod با TensorFlow: مثال های عملی
• 16. ادغام Horovod با Keras: مثال های عملی
• 17. ادغام Horovod با PyTorch: مثال های عملی
• 18. بهینه سازی عملکرد Horovod: کاهش سربار ارتباطی
• 19. عیب یابی و رفع اشکال در Horovod
• 20. استفاده از Horovod با اسپارک (Spark)
• 21. آشنایی با PyTorch Distributed: معماری و نحوه عملکرد
• 22. استراتژی های موازی سازی داده در PyTorch Distributed
• 23. Distributed Data Parallel (DDP) در PyTorch
• 24. Data Parallel (DP) در PyTorch
• 25. Distributed Data Parallel Fully Sharded (FSDP) در PyTorch
• 26. استفاده از `torch.distributed.launch`
• 27. ارتباطات جمعی در PyTorch Distributed: `torch.distributed.all_gather`، `torch.distributed.reduce`
• 28. آشنایی با Gloo و NCCL در PyTorch Distributed
• 29. بهینه سازی عملکرد PyTorch Distributed: انتخاب Backend مناسب
• 30. عیب یابی و رفع اشکال در PyTorch Distributed
• 31. ادغام PyTorch Distributed با DataLoader
• 32. موازی سازی مدل (Model Parallelism) در PyTorch
• 33. Tensor Parallelism در PyTorch Distributed
• 34. Pipeline Parallelism در PyTorch Distributed
• 35. ترکیب Data Parallelism و Model Parallelism
• 36. معرفی Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) در PyTorch
• 37. ZeRO-Offload برای GPU
• 38. ZeRO-Infinity برای CPU
• 39. مقایسه ZeRO stages مختلف
• 40. بهینه سازی عملکرد با استفاده از Apex (Mixed Precision Training)
• 41. تکنیک های پیشرفته در موازی سازی داده
• 42. Gradient Accumulation
• 43. Large Batch Training
• 44. استفاده از Horovod و PyTorch Distributed با CUDA
• 45. بهینه سازی عملکرد CUDA برای محاسبات DL موازی
• 46. پروفایلینگ و عیب یابی GPU با NVIDIA Nsight
• 47. استفاده از CUDA-Aware MPI
• 48. ادغام Horovod و PyTorch Distributed با SLURM (Workload Manager)
• 49. مدیریت منابع در HPC با SLURM
• 50. ارسال جاب های Horovod و PyTorch Distributed با SLURM
• 51. مانیتورینگ عملکرد جاب ها در SLURM
• 52. مقایسه Horovod و PyTorch Distributed: مزایا و معایب
• 53. انتخاب کتابخانه مناسب برای پروژه
• 54. بررسی الگوهای طراحی برای برنامه نویسی موازی DL
• 55. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار برنامه های DL موازی
• 56. مدیریت کانتینرها با Docker
• 57. استقرار Horovod و PyTorch Distributed در Kubernetes
• 58. Scaling برنامه های DL موازی در Kubernetes
• 59. معرفی تکنیک های Quantization
• 60. Post-Training Quantization
• 61. Quantization-Aware Training
• 62. بررسی تأثیر Quantization بر عملکرد DL موازی
• 63. معرفی Pruning (هرس کردن مدل)
• 64. Unstructured Pruning
• 65. Structured Pruning
• 66. بررسی تأثیر Pruning بر عملکرد DL موازی
• 67. مقدمه ای بر Federated Learning
• 68. موازی سازی Federated Learning با Horovod و PyTorch Distributed
• 69. بررسی الگوریتم های Federated Averaging و Secure Aggregation
• 70. معرفی differential privacy در Federated Learning
• 71. ادغام Horovod و PyTorch Distributed با سیستم های توزیع شده داده (Data Lakes)
• 72. استفاده از Apache Arrow برای انتقال داده بهینه
• 73. بررسی روش های کاهش حجم داده در HPC
• 74. استفاده از کتابخانه های فشرده سازی داده
• 75. بررسی سخت افزارهای HPC: GPU، TPU، FPGA
• 76. آشنایی با معماری GPU های NVIDIA
• 77. استفاده از TPU های Google Cloud
• 78. برنامه نویسی FPGA برای محاسبات DL
• 79. بررسی benchmark های رایج در HPC برای DL
• 80. MLPerf Benchmark
• 81. GLUE Benchmark
• 82. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ عملکرد DL: TensorBoard
• 83. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ سیستم: Grafana، Prometheus
• 84. بررسی امنیت در HPC برای DL
• 85. امنیت داده ها در محیط های توزیع شده
• 86. محافظت از مدل ها در برابر حملات
• 87. بررسی ریسک های امنیتی در Federated Learning
• 88. مقدمه ای بر محاسبات کوانتومی
• 89. ارتباط بین محاسبات کوانتومی و HPC
• 90. بررسی الگوریتم های کوانتومی برای DL
• 91. آشنایی با شبیه سازی کوانتومی در HPC
• 92. معرفی روش های جدید در موازی سازی DL
• 93. Asynchronous Training
• 94. Decentralized Optimization
• 95. بررسی آینده موازی سازی DL
• 96. معرفی ابزارهای جدید در اکوسیستم Horovod و PyTorch Distributed
• 97. بررسی مقالات تحقیقاتی جدید در زمینه موازی سازی DL
• 98. ساخت یک پروژه DL موازی کامل با Horovod
• 99. ساخت یک پروژه DL موازی کامل با PyTorch Distributed
• 100. بهینه سازی performance با استفاده از mixed precision training

تسریع یادگیری عمیق با قدرت موازی‌سازی: دوره جامع Horovod و PyTorch Distributed

معرفی دوره: دریچه‌ای به دنیای محاسبات سطح بالا در هوش مصنوعی

آیا تا به حال با چالش کندی آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق مواجه شده‌اید؟ آیا آرزو دارید بتوانید با استفاده از قدرت سخت‌افزارهای متعدد، زمان آموزش مدل‌های خود را به طور چشمگیری کاهش دهید؟ در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، جایی که داده‌ها عظیم و مدل‌ها پیچیده‌تر می‌شوند، استفاده از تکنیک‌های محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) دیگر یک گزینه نیست، بلکه یک ضرورت است.

این دوره آموزشی دقیقاً برای پاسخ به این نیاز طراحی شده است. ما شما را در سفری هیجان‌انگیز به قلب موازی‌سازی در یادگیری عمیق خواهیم برد و شما را با قدرتمندترین کتابخانه‌های روز دنیا، یعنی Horovod و PyTorch Distributed، آشنا خواهیم کرد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا از حداکثر توان سخت‌افزارهای خود بهره ببرید و گامی بلند در جهت توسعه سریع‌تر و کارآمدتر پروژه‌های هوش مصنوعی خود بردارید.

درباره دوره: مهارت‌های کلیدی برای آینده هوش مصنوعی

دوره «کار با کتابخانه‌های موازی‌سازی DL: Horovod و PyTorch Distributed» یک برنامه آموزشی فشرده و عملی است که بر توانمندسازی شما در استفاده از تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی برای تسریع فرآیندهای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق تمرکز دارد. این دوره ترکیبی از مباحث تئوری و کاربردی است و شما را با مفاهیم اساسی و سپس پیاده‌سازی عملی این کتابخانه‌ها آشنا می‌کند. ما در این دوره تلاش کرده‌ایم تا شما را از پایه‌های موازی‌سازی تا نکات پیشرفته و بهینه‌سازی‌های لازم برای اجرای کارآمد مدل‌های خود بر روی خوشه‌های محاسباتی، همراهی کنیم.

موضوعات کلیدی: تسلط بر هنر موازی‌سازی

• مفاهیم پایه‌ای محاسبات موازی و توزیع‌شده
• درک عمیق معماری Horovod و نحوه کار آن
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌ها با Horovod
• کار با PyTorch Distributed: Data Parallelism و Model Parallelism
• استراتژی‌های مختلف موازی‌سازی برای سناریوهای گوناگون
• ملاحظات مربوط به شبکه‌بندی و سخت‌افزار در محاسبات توزیع‌شده
• عیب‌یابی و بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های موازی

مخاطبان دوره: برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از متخصصان و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است، از جمله:

• مهندسان یادگیری عمیق و دانشمندان داده: که به دنبال کاهش زمان آموزش مدل‌های بزرگ و پیچیده خود هستند.
• محققان هوش مصنوعی: که با مجموعه داده‌های عظیم سر و کار دارند و نیاز به اجرای سریع‌تر آزمایشات خود دارند.
• برنامه‌نویسان پایتون: که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه محاسبات سطح بالا و موازی‌سازی گسترش دهند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان: که قصد دارند وارد بازار کار پیچیده و پررونق هوش مصنوعی شوند و مهارت‌های ارزشمندی را کسب کنند.
• مدیران فنی و معماران سیستم: که نیاز به درک عمیق‌تری از چگونگی مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری عمیق دارند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

در دنیای امروز، سرعت، مقیاس‌پذیری و کارایی حرف اول را در پروژه‌های هوش مصنوعی می‌زند. با گذراندن این دوره، شما به مجموعه‌ای از مهارت‌های حیاتی دست خواهید یافت که شما را از دیگران متمایز می‌کند:

• کاهش چشمگیر زمان آموزش: با یادگیری تکنیک‌های موازی‌سازی، می‌توانید زمان آموزش مدل‌های خود را از روزها و هفته‌ها به ساعت‌ها یا حتی دقایق کاهش دهید.
• مقیاس‌پذیری پروژه‌ها: با درک چگونگی توزیع محاسبات، می‌توانید مدل‌های بزرگتر و پیچیده‌تری را بر روی داده‌های عظیم آموزش دهید.
• افزایش بهره‌وری: با استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری، هزینه‌های محاسباتی خود را کاهش داده و بهره‌وری تیم خود را افزایش دهید.
• کسب مهارت‌های پرطرفدار: موازی‌سازی و محاسبات سطح بالا از جمله مهارت‌های بسیار ارزشمند و پرتقاضا در صنعت هوش مصنوعی هستند.
• تسلط بر ابزارهای پیشرفته: Horovod و PyTorch Distributed از جمله ابزارهای استاندارد و قدرتمند در این حوزه هستند که دانش شما را در سطح جهانی ارتقا می‌دهند.
• انقلاب در پروژه‌های شما: این دوره به شما قدرت می‌دهد تا ایده‌های بزرگ خود را سریع‌تر به واقعیت تبدیل کنید و در رقابت جلوتر باشید.

سرفصل‌های جامع دوره: بیش از 100 سرفصل کاربردی

این دوره با پوشش بیش از 100 سرفصل جامع، شما را قدم به قدم از مفاهیم پایه تا بالاترین سطوح تسلط بر کتابخانه‌های موازی‌سازی DL هدایت می‌کند. در اینجا تنها اشاره‌ای به برخی از موضوعات کلیدی آورده شده است:

• مقدمات:
• – آشنایی با مفاهیم محاسبات توزیع‌شده
• – انواع موازی‌سازی (Data, Model, Pipeline)
• – معرفی معماری خوشه‌های محاسباتی
• – ضرورت موازی‌سازی در یادگیری عمیق
• – مروری بر PyTorch و اکوسیستم آن
• Horovod:
• – نصب و راه‌اندازی Horovod
• – معماری Horovod: Ring-Allreduce
• – مثال‌های عملی آموزش موازی با Horovod
• – استفاده از Horovod با فریم‌ورک‌های مختلف (Keras, TensorFlow)
• – بهینه‌سازی عملکرد Horovod
• – مدیریت خطا و عیب‌یابی در Horovod
• – مانیتورینگ و لاگ‌گیری در Horovod
• – تکنیک‌های پیشرفته Horovod (مانند Gradient Accumulation)
• – مقایسه Horovod با سایر راهکارها
• PyTorch Distributed:
• – معرفی ماژول `torch.distributed`
• – مفهوم `DistributedDataParallel` (DDP)
• – راه‌اندازی و اجرای DDP
• – استفاده از `DistributedSampler`
• – بهینه‌سازی DDP برای کارایی
• – مفهوم `FullyShardedDataParallel` (FSDP)
• – پیاده‌سازی Model Parallelism با PyTorch
• – استراتژی‌های مختلف توزیع مدل
• – ارتباط بین GPU ها با `torch.distributed.rpc`
• – مانیتورینگ و دیباگ کردن در PyTorch Distributed
• – مقایسه DDP با `DataParallel`
• – سناریوهای استفاده از PyTorch Distributed
• مباحث پیشرفته و کاربردی:
• – انتخاب استراتژی موازی‌سازی مناسب
• – ملاحظات مربوط به شبکه‌بندی (Interconnects)
• – تاثیر سخت‌افزار (GPU, CPU, Network) بر عملکرد
• – بهینه‌سازی حافظه در آموزش توزیع‌شده
• – انتقال مدل‌های موجود به محیط توزیع‌شده
• – تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی
• – نکات کاربردی برای استقرار در مقیاس بزرگ
• – آخرین روندها و نوآوری‌ها در موازی‌سازی DL
• – و بیش از 100 سرفصل جزئی و کاربردی دیگر…

با اطمینان بگوییم، این دوره جامع، شما را به یک متخصص توانمند در زمینه موازی‌سازی یادگیری عمیق تبدیل خواهد کرد.

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs