اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه آموزش

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه آموزش

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. مبانی یادگیری ماشین و انواع آن
• 3. انواع داده‌ها در یادگیری عمیق
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
• 5. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
• 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی مدل
• 8. روش‌های تنظیم پارامتر مدل (Optimization)
• 9. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD) و انواع آن
• 10. یادگیری با دسته‌های کوچک (Mini-batch Gradient Descent)
• 11. مفهوم و کاربرد پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) - مبانی
• 13. لایه‌های کانولوشن و پولینگ در CNN
• 14. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مبانی
• 16. انواع RNN و مشکل محوشدگی گرادیان
• 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 18. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 19. کاربرد RNN و LSTM در پردازش زبان طبیعی
• 20. مفهوم و کاربرد مدل‌های زبانی
• 21. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 23. کلمات توقف (Stop Words) و حذف آن‌ها
• 24. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 25. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 26. تعبیه کلمات (Word Embeddings) - Word2Vec
• 27. تعبیه کلمات - GloVe
• 28. تعبیه کلمات - FastText
• 29. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) - مبانی
• 30. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 31. مدل‌های ترنسفورمر - BERT
• 32. مدل‌های ترنسفورمر - GPT
• 33. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در NLP
• 34. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 35. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Fine-tuning)
• 36. مفهوم دقت مختلط (Mixed Precision)
• 37. اهمیت و مزایای Mixed Precision
• 38. چالش‌های استفاده از Mixed Precision
• 39. انواع داده‌های عددی در Mixed Precision (FP32, FP16, BF16)
• 40. تبدیل انواع داده در Mixed Precision
• 41. توابع فعال‌سازی سازگار با Mixed Precision
• 42. توابع هزینه سازگار با Mixed Precision
• 43. کاهش حافظه مورد نیاز با Mixed Precision
• 44. افزایش سرعت آموزش با Mixed Precision
• 45. نرم‌افزارهای پشتیبان Mixed Precision (PyTorch, TensorFlow)
• 46. پیاده‌سازی Mixed Precision در PyTorch
• 47. پیاده‌سازی Mixed Precision در TensorFlow
• 48. کتابخانه‌های کمکی برای Mixed Precision
• 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی در Mixed Precision
• 50. روش‌های مختلف نگهداری گرادیان در Mixed Precision
• 51. مدیریت خطاهای دقت در Mixed Precision
• 52. بررسی و رفع مشکلات رایج Mixed Precision
• 53. کاربرد Mixed Precision در شبکه‌های CNN
• 54. کاربرد Mixed Precision در شبکه‌های RNN و LSTM
• 55. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های ترنسفورمر
• 56. کاربرد Mixed Precision در وظایف پردازش تصویر
• 57. کاربرد Mixed Precision در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 58. کاربرد Mixed Precision در یادگیری انتقالی
• 59. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های بزرگ
• 60. بررسی تأثیر Mixed Precision بر دقت مدل
• 61. روش‌های ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
• 62. مقایسه عملکرد Mixed Precision با دقت کامل
• 63. استانداردهای سخت‌افزاری برای Mixed Precision
• 64. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پشتیبانی از Mixed Precision
• 65. واحد پردازش تنسور (TPU) و Mixed Precision
• 66. ملاحظات امنیتی در استفاده از Mixed Precision
• 67. آینده Mixed Precision در یادگیری عمیق
• 68. مدل‌های تخصصی برای Mixed Precision
• 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی با Mixed Precision
• 70. مفهوم کوانتیزاسیون (Quantization) در یادگیری عمیق
• 71. انواع کوانتیزاسیون (Post-training, Quantization-aware training)
• 72. کاربرد کوانتیزاسیون در کنار Mixed Precision
• 73. مدل‌های خودکار برای انتخاب دقت (Auto-precision)
• 74. مدیریت پیچیدگی مدل با Mixed Precision
• 75. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و پشتیبانی از Mixed Precision
• 76. کتابخانه‌های سفارشی برای Mixed Precision
• 77. تکنیک‌های پیشرفته در Mixed Precision
• 78. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. کاربرد Mixed Precision در بینایی ماشین
• 80. کاربرد Mixed Precision در تشخیص گفتار
• 81. کاربرد Mixed Precision در رباتیک
• 82. کاربرد Mixed Precision در داده‌های سری زمانی
• 83. کاربرد Mixed Precision در مسائل بهینه‌سازی
• 84. کاربرد Mixed Precision در آموزش تقویتی
• 85. بررسی مقایسه‌ای Mixed Precision در پلتفرم‌های مختلف
• 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
• 87. توسعه مدل‌های کارآمد با Mixed Precision
• 88. خوشه‌بندی و توزیع آموزش با Mixed Precision
• 89. کاهش هزینه‌های محاسباتی با Mixed Precision
• 90. افزایش بهره‌وری در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 91. مطالعات موردی موفق در استفاده از Mixed Precision
• 92. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision در مقیاس بزرگ
• 93. راهنمای عملی برای شروع کار با Mixed Precision
• 94. نکات کلیدی در طراحی و آموزش مدل با Mixed Precision