اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی کارایی و هزینه در یادگیری ماشین توزیع‌شده سرورلس: معماری SPIRT و مقایسه با سیستم‌های پیشرو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی کارایی و هزینه در یادگیری ماشین توزیع‌شده سرورلس: معماری SPIRT و مقایسه با سیستم‌های پیشرو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: معماری‌های توزیع‌شده و سرورلس در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 3. مفاهیم پایه معماری سرورلس
• 4. معرفی معماری SPIRT (Serverless Parallel and Incremental Training)
• 5. مقایسه معماری‌های سنتی و سرورلس در یادگیری ماشین
• 6. مزایای استفاده از معماری سرورلس در یادگیری ماشین
• 7. چالش‌های استفاده از معماری سرورلس در یادگیری ماشین
• 8. انواع معماری‌های توزیع‌شده در یادگیری ماشین
• 9. مروری بر فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده (TensorFlow, PyTorch, Spark)
• 10. مقدمه‌ای بر GPU Computing برای یادگیری ماشین
• 11. معماری‌های GPU و کاربردهای آن‌ها در یادگیری ماشین
• 12. بهینه‌سازی کد برای اجرای GPU
• 13. معماری‌های CPU و محدودیت‌های آن‌ها در یادگیری ماشین سنگین
• 14. مقایسه CPU و GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. مفاهیم پایه Cloud Computing
• 16. آشنایی با سرویس‌های Cloud (AWS, Azure, GCP)
• 17. معرفی سرویس‌های سرورلس در AWS (Lambda, Fargate)
• 18. معرفی سرویس‌های سرورلس در Azure (Functions, Container Instances)
• 19. معرفی سرویس‌های سرورلس در GCP (Cloud Functions, Cloud Run)
• 20. مفاهیم Cost Optimization در Cloud Computing
• 21. روش‌های اندازه‌گیری Performance در یادگیری ماشین
• 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. مقدمه‌ای بر Distributed Data Management
• 24. روش‌های ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 25. معماری‌های Data Lake و Data Warehouse
• 26. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
• 27. استفاده از Docker برای بسته‌بندی و توزیع مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. آشنایی با Kubernetes برای Orchestration Containerها
• 29. معماری Kubernetes و کاربردهای آن در یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 30. بررسی مفاهیم Infrastructure as Code (IaC)
• 31. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت‌های ابری
• 32. مقدمه‌ای بر CI/CD Pipeline برای یادگیری ماشین (MLOps)
• 33. Automation در فرایند آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. معماری SPIRT: طراحی و پیاده‌سازی
• 35. بررسی اجزای اصلی معماری SPIRT
• 36. استراتژی‌های موازی‌سازی در معماری SPIRT
• 37. روش‌های Incremental Training در معماری SPIRT
• 38. بررسی مکانیسم‌های Fault Tolerance در معماری SPIRT
• 39. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها در معماری SPIRT
• 40. پیاده‌سازی نمونه معماری SPIRT با استفاده از AWS Lambda و S3
• 41. پیاده‌سازی نمونه معماری SPIRT با استفاده از Azure Functions و Blob Storage
• 42. پیاده‌سازی نمونه معماری SPIRT با استفاده از Google Cloud Functions و Cloud Storage
• 43. مقایسه Cost-Performance معماری SPIRT با سیستم‌های CPU-Based سرورلس
• 44. مقایسه Cost-Performance معماری SPIRT با سیستم‌های GPU-Based سنتی
• 45. تحلیل دقیق Cost Breakdown در معماری SPIRT
• 46. تحلیل Performance Breakdown در معماری SPIRT
• 47. شناسایی Bottleneckها در معماری SPIRT و راهکارهای رفع آن‌ها
• 48. استراتژی‌های Scaling در معماری SPIRT
• 49. بررسی Impact تعداد Workers بر Cost و Performance
• 50. تأثیر Batch Size بر Cost و Performance در معماری SPIRT
• 51. تأثیر انتخاب مدل بر Cost و Performance در معماری SPIRT
• 52. تأثیر حجم داده بر Cost و Performance در معماری SPIRT
• 53. بهینه‌سازی Hyperparameterها در معماری SPIRT
• 54. استفاده از AutoML برای بهینه‌سازی Hyperparameterها در معماری SPIRT
• 55. بررسی و مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 56. استفاده از تکنیک‌های Model Compression برای کاهش Cost
• 57. بررسی روش‌های Quantization و Pruning در معماری SPIRT
• 58. تأثیر Quantization بر Accuracy و Performance
• 59. تأثیر Pruning بر Accuracy و Performance
• 60. امنیت در معماری سرورلس و SPIRT
• 61. مدیریت دسترسی‌ها و احراز هویت در محیط سرورلس
• 62. روش‌های رمزنگاری داده‌ها در حالت انتقال و استقرار
• 63. مبانی مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 64. استفاده از CloudWatch, Azure Monitor, Stackdriver برای مانیتورینگ
• 65. بررسی لاگ‌ها و شناسایی مشکلات احتمالی
• 66. Troubleshooting معماری SPIRT
• 67. سناریوهای عیب‌یابی رایج در معماری SPIRT
• 68. روش‌های حل مشکلات مربوط به Scaling و Performance
• 69. روش‌های حل مشکلات مربوط به Fault Tolerance
• 70. استفاده از Serverless Framework برای مدیریت زیرساخت
• 71. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت معماری SPIRT
• 72. معرفی و بررسی Knative به عنوان یک پلتفرم سرورلس برای Kubernetes
• 73. مقایسه Knative با AWS Lambda و Azure Functions
• 74. استفاده از Kubeflow برای مدیریت Workflowهای یادگیری ماشین
• 75. ادغام Kubeflow با معماری SPIRT
• 76. بررسی معماری Ray برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 77. ادغام Ray با معماری SPIRT
• 78. بررسی معماری Horovod برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 79. ادغام Horovod با معماری SPIRT
• 80. معرفی تکنیک Federated Learning
• 81. استفاده از Federated Learning در معماری SPIRT
• 82. بررسی GDPR و ملاحظات حریم خصوصی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 83. رعایت ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در معماری SPIRT
• 84. معرفی تکنیک Differential Privacy
• 85. استفاده از Differential Privacy در معماری SPIRT
• 86. بررسی و مقایسه معماری‌های مختلف برای آموزش مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
• 87. پیاده‌سازی معماری SPIRT برای آموزش LLMs
• 88. چالش‌های آموزش LLMs در محیط سرورلس
• 89. روش‌های بهینه‌سازی معماری SPIRT برای LLMs
• 90. بررسی و مقایسه معماری‌های Inference Serverless
• 91. استفاده از Sagemaker Inference, Azure Machine Learning Services, Google AI Platform Prediction برای Inference
• 92. معرفی TensorRT برای بهینه‌سازی Inference در GPU
• 93. بررسی Cost-Performance Inference Serverless در مقایسه با سیستم‌های سنتی
• 94. ملاحظات Deployment و Monitoring مدل‌های یادگیری ماشین در محیط سرورلس
• 95. آینده معماری سرورلس در یادگیری ماشین
• 96. روندها و چالش‌های پیش‌رو در معماری SPIRT
• 97. مطالعه موردی: استفاده از معماری SPIRT در یک پروژه واقعی
• 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی Cost و Performance در یک پروژه یادگیری ماشین
• 99. بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی معماری SPIRT
• 100. خلاصه دوره و جمع‌بندی نکات کلیدی