دوره معماری محاسباتی و چالش‌های فنی در آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی (Frontier Models) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری محاسباتی و چالش‌های فنی در آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی (Frontier Models)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین پردازش داده

موضوع میانی: مهندسی زیرساخت و بهینه‌سازی مدل‌های کلان هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در مدل‌های زبانی کلان
• 2. سیر تحول معماری ترنسفورمر و نقش آن در یادگیری عمیق
• 3. تخمین هزینه‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. قوانین مقیاس‌بندی و رابطه میان داده، پارامتر و توان محاسباتی
• 5. مدیریت زیرساخت‌های سخت‌افزاری در مراکز داده مقیاس بزرگ
• 6. نقش واحدهای پردازش گرافیکی در تسریع محاسبات هوش مصنوعی
• 7. معماری حافظه و سلسله‌مراتب دسترسی به داده در پردازنده‌ها
• 8. بهینه‌سازی نرخ تبادل داده میان حافظه و واحد پردازش
• 9. استراتژی‌های موازی‌سازی داده در آموزش مدل‌های توزیع‌شده
• 10. موازی‌سازی مدل و تقسیم‌بندی لایه‌های عصبی در خوشه پردازشی
• 11. چالش‌های همگام‌سازی در آموزش مدل‌های چندگانه
• 12. مدیریت پهنای باند شبکه در خوشه‌های محاسباتی با کارایی بالا
• 13. تکنیک‌های کاهش دقت محاسبات و تأثیر آن بر کارایی مدل
• 14. پایداری سیستم و مدیریت خطاهای سخت‌افزاری در آموزش‌های طولانی
• 15. استراتژی‌های چک‌پوینت‌گیری و بازیابی داده در فرآیند آموزش
• 16. مدیریت صف و زمان‌بندی منابع در مراکز محاسبات ابری
• 17. اصول مهندسی پیش‌پردازش داده‌های کلان برای آموزش مدل‌ها
• 18. بهینه‌سازی توکن‌بندی و تأثیر آن بر کارایی محاسباتی
• 19. روش‌های پاک‌سازی و فیلترینگ داده‌های آموزشی مطابق با استانداردهای کیفی
• 20. مدیریت کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی در مقیاس‌های کلان
• 21. ارزیابی کارایی مدل در مراحل میانی آموزش
• 22. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها در مقیاس‌های بزرگ
• 23. بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌ساز در محیط‌های توزیع‌شده
• 24. بررسی چالش‌های مقیاس‌بندی در مدل‌های چندوجهی
• 25. معماری‌های نوین برای کاهش نیاز به توان محاسباتی
• 26. روش‌های فشرده‌سازی مدل پس از آموزش
• 27. امنیت زیرساخت‌های پردازشی در برابر نفوذ و دسترسی غیرمجاز
• 28. نظارت و پایش بلادرنگ عملکرد خوشه‌های محاسباتی
• 29. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در فرآیند آموزش مدل
• 30. بهینه‌سازی مصرف حافظه گرافیکی در مدل‌های حجیم
• 31. نقش ذخیره‌سازی ابری در مدیریت داده‌های آموزشی
• 32. پیاده‌سازی استانداردهای بومی در نگهداری داده‌های حساس
• 33. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های نرم‌افزاری برای آموزش‌های همزمان
• 34. تکنیک‌های کاهش تأخیر در پردازش‌های سنگین
• 35. آینده معماری‌های محاسباتی و هوش مصنوعی مولد
• 36. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های کلان هوش مصنوعی
• 37. الزامات قانونی و حاکمیتی در توسعه زیرساخت‌های ملی هوش مصنوعی
• 38. جمع‌بندی و مسیرهای نوین در بهینه‌سازی محاسباتی هوش مصنوعی