اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دقت ترکیبی در یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم اساسی محاسبات ممیز شناور
• 3. استاندارد IEEE 754 برای اعداد ممیز شناور
• 4. انواع دقت‌های ممیز شناور: تک‌دقت، دو‌دقت، نیم‌دقت
• 5. مزایای استفاده از دقت ترکیبی
• 6. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 7. تسریع فرآیند آموزش مدل‌ها
• 8. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در سخت‌افزارهای مدرن
• 9. دستگاه‌های شتاب‌دهنده با قابلیت دقت ترکیبی
• 10. معماری‌های GPU سازگار با دقت ترکیبی
• 11. Tensor Cores در پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA
• 12. مفاهیم مبنای سخت‌افزاری دقت ترکیبی
• 13. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از فناوری‌های نوین در ایران
• 14. رعایت اصول شرعی در حوزه فناوری اطلاعات
• 15. محدودیت‌های قانونی در استفاده از ابزارهای محاسباتی
• 16. پروتکل‌های فنی و استانداردهای داخلی
• 17. مبانی نظری دقت ترکیبی در شبکه‌های عصبی
• 18. توابع فعال‌سازی و تأثیر دقت بر آن‌ها
• 19. توابع هزینه و دقت محاسباتی
• 20. بهینه‌سازی گرادیان‌ها در دقت‌های پایین
• 21. مشکلات احتمالی در دقت ترکیبی: Underflow و Overflow
• 22. راهکارهای مقابله با Underflow و Overflow
• 23. تکنیک‌های نرمال‌سازی در دقت ترکیبی
• 24. Batch Normalization و دقت محاسباتی
• 25. Layer Normalization و دقت محاسباتی
• 26. Instance Normalization و دقت محاسباتی
• 27. Group Normalization و دقت محاسباتی
• 28. روش‌های آموزش با دقت ترکیبی
• 29. Data Type Conversion در حین آموزش
• 30. استفاده از Mixed Precision Training API
• 31. کتابخانه‌های پشتیبان دقت ترکیبی
• 32. PyTorch با پشتیبانی از AMP
• 33. TensorFlow با پشتیبانی از Mixed Precision
• 34. NVIDIA Apex برای دقت ترکیبی
• 35. راهنمای گام به گام فعال‌سازی AMP در PyTorch
• 36. تنظیمات پیشرفته AMP در PyTorch
• 37. راهنمای گام به گام فعال‌سازی Mixed Precision در TensorFlow
• 38. تنظیمات پیشرفته Mixed Precision در TensorFlow
• 39. مدیریت وزن‌ها و گرادیان‌ها در دقت ترکیبی
• 40. حفظ دقت وزن‌ها در طول آموزش
• 41. روش‌های ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های با دقت ترکیبی
• 42. بررسی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 43. معیارهای ارزیابی مدل‌ها در دقت‌های مختلف
• 44. مقایسه نتایج با آموزش در دقت کامل
• 45. تأثیر دقت ترکیبی بر معماری‌های مختلف شبکه عصبی
• 46. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) و دقت ترکیبی
• 47. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و دقت ترکیبی
• 48. ترنسفورمرها و دقت ترکیبی
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و دقت ترکیبی
• 50. کاربرد دقت ترکیبی در پردازش تصویر
• 51. تشخیص اشیاء با دقت ترکیبی
• 52. تقسیم‌بندی تصاویر با دقت ترکیبی
• 53. تولید تصویر با دقت ترکیبی
• 54. کاربرد دقت ترکیبی در پردازش زبان طبیعی
• 55. ترجمه ماشینی با دقت ترکیبی
• 56. تولید متن با دقت ترکیبی
• 57. تحلیل احساسات با دقت ترکیبی
• 58. کاربرد دقت ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. کاربرد دقت ترکیبی در هوش مصنوعی مولد
• 60. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین
• 61. اصول شرعی در توسعه و به‌کارگیری فناوری‌های دیجیتال
• 62. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های محاسباتی
• 63. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج حاصل از مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. قوانین مربوط به مالکیت معنوی در حوزه نرم‌افزار و الگوریتم‌ها
• 65. مسائل حقوقی مربوط به استفاده از داده‌ها در آموزش مدل‌ها
• 66. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در جمهوری اسلامی ایران
• 67. مسیرهای توسعه شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 68. فرصت‌های شغلی در شرکت‌های دانش‌بنیان
• 69. نقش دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی در پیشرفت این حوزه
• 70. نیازسنجی بازار کار و مهارت‌های مورد نیاز
• 71. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش فنی
• 72. پروژه‌های عملی برای تمرین دقت ترکیبی
• 73. پیاده‌سازی یک مدل CNN ساده با AMP
• 74. آموزش یک مدل RNN برای پیش‌بینی سری زمانی با دقت ترکیبی
• 75. تنظیمات پیشرفته برای آموزش مدل ترنسفورمر با دقت ترکیبی
• 76. بررسی تأثیر پارامترهای مختلف AMP بر عملکرد مدل
• 77. مطالعه موردی: آموزش مدل زبانی بزرگ با دقت ترکیبی
• 78. چالش‌ها و راهکارهای عملی در پیاده‌سازی دقت ترکیبی
• 79. اشتباهات رایج در استفاده از دقت ترکیبی و نحوه اجتناب از آن‌ها
• 80. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های بزرگ
• 81. تسریع آموزش مدل‌های با پارامترهای زیاد
• 82. نکات کاربردی برای انتخاب دقت مناسب برای هر لایه
• 83. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بررسی عملکرد دقت ترکیبی
• 84. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 85. پیش‌بینی روند آینده در حوزه دقت ترکیبی
• 86. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علم و فناوری در ایران
• 87. تطبیق فناوری‌های جهانی با نیازهای بومی
• 88. آینده یادگیری عمیق و دقت ترکیبی
• 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث