دوره راهنمای کاربردی مهاجرت از PyTorch به JAX: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با رویکرد تابع‌محور (Stateless) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی مهاجرت از PyTorch به JAX: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با رویکرد تابع‌محور (Stateless)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی نظری یادگیری عمیق در قالب برنامه‌نویسی تابع‌محور
• 2. تفاوت‌های بنیادین پارادایم شیءگرا در PyTorch و تابع‌محور در JAX
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای JAX و کتابخانه‌های وابسته
• 4. ساختار داده‌های آرایه‌ای در JAX و تفاوت‌های آن با تنسورهای PyTorch
• 5. مدیریت حافظه و تغییرناپذیری داده‌ها در JAX
• 6. مفهوم تابع pure و اهمیت آن در مدل‌سازی ریاضی
• 7. آشنایی با کتابخانه XLA و نقش آن در شتاب‌دهی محاسبات
• 8. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز با استفاده از JAX.numpy
• 9. کاربرد عملگر jit برای کامپایل توابع و افزایش سرعت اجرا
• 10. مدیریت وضعیت در مدل‌های عصبی بدون استفاده از کلاس‌های متغیر
• 11. پیاده‌سازی لایه‌های عصبی در قالب توابع خالص
• 12. تفاوت‌های مکانیسم autograd در PyTorch و سیستم vmap و grad در JAX
• 13. محاسبه گرادیان‌های مرتبه اول و دوم با استفاده از jax.grad
• 14. بهینه‌سازی محاسبات برداری با استفاده از jax.vmap
• 15. پیاده‌سازی عملیات کانولوشن و لایه‌های خطی به صورت تابع‌محور
• 16. مهاجرت از ماژول nn.Module به ساختارهای تابع‌محور در JAX
• 17. استفاده از کتابخانه Flax برای تعریف مدل‌های عصبی
• 18. مدیریت پارامترهای مدل در قالب ساختارهای داده‌ای ثابت
• 19. پیاده‌سازی حلقه‌های آموزش مدل (Training Loop) بدون تغییر وضعیت
• 20. استفاده از Optax برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 21. پیاده‌سازی توابع زیان (Loss Functions) در رویکرد تابع‌محور
• 22. مدیریت دسته‌های داده (Data Batching) و پیش‌پردازش در JAX
• 23. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه (Attention) و ترنسفورمرها با رویکرد Stateless
• 24. مهاجرت مدل‌های بینایی ماشین از PyTorch به JAX
• 25. تجزیه و تحلیل عملکرد و رفع خطاهای رایج در تبدیل مدل‌ها
• 26. استفاده از jax.pmap برای آموزش مدل روی چندین پردازنده گرافیکی
• 27. تکنیک‌های مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ با استفاده از JAX
• 28. مقایسه کارایی مدل‌های مهاجرت داده شده با نسخه‌های اصلی PyTorch
• 29. ارزیابی مدل‌های نهایی و استخراج خروجی در محیط‌های عملیاتی
• 30. بهینه‌سازی نهایی و استقرار مدل‌های JAX در محیط‌های تولیدی