دوره راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق
• 4. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 5. مشکلات مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 6. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
• 7. مزایای آموزش توزیع‌شده
• 8. انواع رویکردهای آموزش توزیع‌شده
• 9. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
• 10. پیاده‌سازی موازی داده با استفاده از TensorFlow
• 11. پیاده‌سازی موازی داده با استفاده از PyTorch
• 12. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 13. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
• 14. موازی‌سازی لایه‌ای (Layer-wise Parallelism)
• 15. موازی‌سازی بین لایه‌ای (Inter-layer Parallelism)
• 16. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 17. روش‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
• 18. ارتباطات هم‌زمان (Synchronous Communication)
• 19. ارتباطات ناهم‌زمان (Asynchronous Communication)
• 20. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
• 21. مدیریت منابع در آموزش توزیع‌شده
• 22. زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
• 23. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 24. ملاحظات شبکه در آموزش توزیع‌شده
• 25. بهینه‌سازی پهنای باند و تأخیر شبکه
• 26. استفاده از شبکه‌های پرسرعت
• 27. راهکارهای کاهش حجم ارتباطات
• 28. کوانتیزاسیون گرادیان (Gradient Quantization)
• 29. تقطیر گرادیان (Gradient Dropping)
• 30. تکنیک‌های فشرده‌سازی ارتباطات
• 31. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده
• 32. Horovod: یک چارچوب محبوب
• 33. استفاده از Horovod با TensorFlow و PyTorch
• 34. DeepSpeed: یک چارچوب پیشرفته
• 35. ویژگی‌های DeepSpeed (ZeRO, Offloading)
• 36. Ray Train: یک چارچوب مقیاس‌پذیر
• 37. استفاده از Ray Train
• 38. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 39. چالش‌های آموزش LLMs
• 40. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی برای LLMs
• 41. بهینه‌سازی حافظه در آموزش LLMs
• 42. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی ماشین
• 43. چالش‌های آموزش مدل‌های بینایی
• 44. استفاده از موازی‌سازی داده و مدل
• 45. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (GNNs)
• 46. ملاحظات خاص GNNs در آموزش توزیع‌شده
• 47. پیاده‌سازی GNNs توزیع‌شده
• 48. آموزش توزیع‌شده با استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (TPUs, GPUs)
• 49. ملاحظات سخت‌افزاری
• 50. بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری مختلف
• 51. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
• 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 53. ملاحظات امنیتی در ارتباطات
• 54. عیب‌یابی و مانیتورینگ در آموزش توزیع‌شده
• 55. شناسایی گلوگاه‌ها
• 56. ابزارهای مانیتورینگ
• 57. مدل‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌های عظیم
• 58. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling)
• 59. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
• 60. مدیریت مجموعه داده‌های توزیع‌شده
• 61. ذخیره‌سازی توزیع‌شده (Distributed Storage)
• 62. دسترسی کارآمد به داده‌ها
• 63. انطباق با چارچوب‌های داده‌ای مدرن
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 65. مفاهیم اصلی یادگیری فدرال
• 66. مزایای یادگیری فدرال
• 67. چالش‌های یادگیری فدرال
• 68. پیاده‌سازی یادگیری فدرال
• 69. ابزارها و چارچوب‌های یادگیری فدرال
• 70. TensorFlow Federated
• 71. PySyft
• 72. آموزش مدل‌های قابل اعتماد و شفاف (Explainable AI)
• 73. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 74. توزیع‌پذیری تکنیک‌های XAI
• 75. ملاحظات اخلاقی در آموزش توزیع‌شده
• 76. سوگیری در مدل‌ها و داده‌ها
• 77. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 78. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای آموزش توزیع‌شده
• 79. استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
• 80. استقرار محیط‌های آموزش توزیع‌شده در ابر
• 81. مدیریت هزینه در محاسبات ابری
• 82. بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بزرگ
• 83. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌های توزیع‌شده
• 84. متریک‌های کلیدی عملکرد
• 85. مقایسه رویکردهای مختلف
• 86. مطالعات موردی در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 87. مثال‌های عملی از صنایع مختلف
• 88. یادگیری از تجربیات موفق و ناموفق
• 89. مروری بر آخرین تحقیقات در آموزش توزیع‌شده
• 90. روندهای آینده
• 91. موضوعات پژوهشی نوظهور
• 92. نکات پیشرفته برای بهینه‌سازی
• 93. تکنیک‌های تخصصی برای کاهش مصرف حافظه
• 94. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
• 95. مدیریت صف‌های کاری (Work Queues)
• 96. پایان‌نامه و پروژه‌های پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 97. راهنمایی برای انتخاب موضوع
• 98. ساختار پیشنهادی برای پروژه‌ها
• 99. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در آموزش توزیع‌شده
• 100. توزیع داده‌ها و اثر آن بر آموزش