دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری ماشین توزیع شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری ماشین توزیع شده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع شده در یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نیاز به توزیع
• 3. مفاهیم کلیدی محاسبات توزیع شده
• 4. معماری‌های توزیع شده برای یادگیری ماشین
• 5. چارچوب‌های محاسبات توزیع شده: Apache Spark
• 6. چارچوب‌های محاسبات توزیع شده: TensorFlow Distributed
• 7. چارچوب‌های محاسبات توزیع شده: PyTorch Distributed
• 8. مقدمه‌ای بر MapReduce
• 9. پیاده‌سازی MapReduce برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 10. مقدمه‌ای بر Spark RDD
• 11. تبدیل و عملیات RDD در Spark
• 12. Spark MLlib: کتابخانه یادگیری ماشین در Spark
• 13. مدل‌های یادگیری ماشین در Spark MLlib
• 14. بهینه‌سازی عملکرد Spark برای یادگیری ماشین
• 15. توزیع داده‌ها در یادگیری ماشین
• 16. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده
• 17. مقدمه‌ای بر Hadoop Distributed File System (HDFS)
• 18. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ با HDFS
• 19. دسترس به داده‌ها در HDFS از طریق Spark
• 20. توزیع مدل‌ها در یادگیری ماشین
• 21. روش‌های توزیع مدل (Data Parallelism)
• 22. روش‌های توزیع مدل (Model Parallelism)
• 23. ارتباطات در محاسبات توزیع شده
• 24. MPI (Message Passing Interface) برای یادگیری ماشین
• 25. gRPC برای ارتباطات توزیع شده
• 26. TensorFlow Serving و استقرار مدل‌های توزیع شده
• 27. PyTorch Serve و استقرار مدل‌های توزیع شده
• 28. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی سیستم‌های توزیع شده
• 29. ابزارهای مانیتورینگ Spark
• 30. ابزارهای مانیتورینگ TensorFlow Distributed
• 31. ابزارهای مانیتورینگ PyTorch Distributed
• 32. مقایسه عملکرد چارچوب‌های توزیع شده
• 33. انتخاب چارچوب مناسب برای کاربرد یادگیری ماشین
• 34. محاسبات توزیع شده در ابر (Cloud)
• 35. استفاده از AWS برای محاسبات توزیع شده یادگیری ماشین
• 36. استفاده از Google Cloud Platform (GCP) برای محاسبات توزیع شده یادگیری ماشین
• 37. استفاده از Azure برای محاسبات توزیع شده یادگیری ماشین
• 38. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کانتینرهای یادگیری ماشین
• 39. مقدمه‌ای بر Dask
• 40. Dask برای محاسبات موازی در پایتون
• 41. بهینه‌سازی کد پایتون برای محاسبات توزیع شده
• 42. پردازش جریان داده (Stream Processing) در یادگیری ماشین
• 43. Apache Kafka و Spark Streaming
• 44. توزیع شده آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
• 45. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه در یادگیری ماشین توزیع شده
• 46. بهینه‌سازی ارتباطات در یادگیری ماشین توزیع شده
• 47. استفاده از GPU در محاسبات توزیع شده یادگیری ماشین
• 48. امنیت در محاسبات توزیع شده یادگیری ماشین
• 49. مقدمه‌ای بر Federated Learning
• 50. چالش‌ها و راهکارهای یادگیری ماشین توزیع شده