دوره تکنیک‌های Advanced Mixed Precision برای دستیابی به عملکرد بهتر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های Advanced Mixed Precision برای دستیابی به عملکرد بهتر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با دقت ترکیبی
• 2. مفاهیم اساسی دقت و بازنمایی اعداد
• 3. استانداردهای مختلف دقت محاسباتی (FP32, FP16, BF16)
• 4. مزایای استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری عمیق
• 5. معرفی فرمت‌های داده‌ای جدید در دقت ترکیبی
• 6. تاثیر دقت محاسباتی بر حافظه و پهنای باند
• 7. روش‌های کاهش دقت محاسباتی
• 8. Quantization: مفاهیم و انواع
• 9. Quantization Aware Training (QAT)
• 10. Post-Training Quantization (PTQ)
• 11. Dynamic Quantization
• 12. Weight Pruning و تاثیر آن بر دقت
• 13. روش‌های کاهش دقت فعال (Dynamic Precision Scaling)
• 14. معرفی کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای دقت ترکیبی (TensorFlow, PyTorch)
• 15. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در TensorFlow
• 16. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در PyTorch
• 17. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از دقت ترکیبی در GPU
• 18. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از دقت ترکیبی در CPU
• 19. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 20. کاربرد دقت ترکیبی در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 21. کاربرد دقت ترکیبی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 22. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های تشخیص تصویر
• 23. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های تولید تصویر
• 24. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌ها با دقت‌های مختلف
• 25. بررسی پایداری مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 26. تکنیک‌های جلوگیری از سرریز و کم‌سرریز در دقت ترکیبی
• 27. استفاده از Loss Scaling برای بهبود پایداری
• 28. تاثیر دقت ترکیبی بر تعمیم‌پذیری مدل
• 29. روش‌های انتخاب دقت مناسب برای لایه‌های مختلف شبکه
• 30. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر سرعت همگرایی مدل
• 31. استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری تقویتی
• 32. کاربرد دقت ترکیبی در مدل‌های پیشنهادی (Recommendation Systems)
• 33. بهینه‌سازی حافظه با استفاده از دقت ترکیبی در دستگاه‌های Edge
• 34. استفاده از دقت ترکیبی در پردازش سیگنال
• 35. تحلیل خطا در محاسبات با دقت ترکیبی
• 36. تاثیر دقت ترکیبی بر امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 38. آینده محاسبات با دقت ترکیبی و روندهای پیش رو
• 39. بررسی سخت‌افزارهای جدید برای پشتیبانی از دقت ترکیبی
• 40. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های گراف عصبی (GNN)
• 41. تکنیک‌های ترکیب دقت ترکیبی با سایر روش‌های بهینه‌سازی مدل
• 42. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر حریم خصوصی داده‌ها
• 43. استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 44. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از دقت ترکیبی
• 45. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
• 46. استفاده از دقت ترکیبی در پردازش ویدئو
• 47. تکنیک‌های خودکار انتخاب دقت محاسباتی
• 48. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های تولید متن
• 49. استفاده از دقت ترکیبی در تشخیص صدا
• 50. بررسی روش‌های کاهش نویز در محاسبات با دقت ترکیبی
• 51. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های تشخیص اشیا
• 52. استفاده از دقت ترکیبی در پردازش تصویر پزشکی
• 53. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 54. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های کنترل
• 55. تکنیک‌های ترکیب دقت ترکیبی با Quantization
• 56. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری بدون نظارت
• 57. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های خوشه‌بندی
• 58. بررسی روش‌های ارزیابی کیفیت مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 59. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارتی
• 60. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 61. تکنیک‌های ترکیب دقت ترکیبی با Pruning
• 62. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری انتقال
• 63. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های یادگیری چندوظیفه‌ای
• 64. بررسی روش‌های آموزش افزایشی با دقت ترکیبی
• 65. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
• 66. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های رباتیک
• 67. بررسی روش‌های بهینه‌سازی کد برای دقت ترکیبی
• 68. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 69. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های تولید موسیقی
• 70. بررسی روش‌های تشخیص و اصلاح خطا در محاسبات با دقت ترکیبی
• 71. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر گراف
• 72. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 73. بررسی روش‌های مدیریت حافظه در محاسبات با دقت ترکیبی
• 74. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های تحلیل احساسات
• 75. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های تشخیص تقلب
• 76. بررسی روش‌های نظارت بر عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 77. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری با تقویت تفاوت
• 78. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های سریالی
• 79. بررسی روش‌های استقرار مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 80. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری فعال
• 81. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های تشخیص الگو
• 82. بررسی روش‌های مقابله با اثرات Quantization در دقت ترکیبی
• 83. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر جمعیت
• 84. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های چندرسانه‌ای
• 85. بررسی روش‌های بهینه‌سازی انرژی در محاسبات با دقت ترکیبی
• 86. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر نمونه
• 87. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های مکانی
• 88. بررسی روش‌های تشخیص و اصلاح نویز در محاسبات با دقت ترکیبی
• 89. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر حافظه
• 90. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های زمانی
• 91. بررسی روش‌های ارزیابی پایداری مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
• 92. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر قوانین
• 93. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های مالی
• 94. بررسی روش‌های بهینه‌سازی سرعت در محاسبات با دقت ترکیبی
• 95. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر دانش
• 96. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های زیستی
• 97. بررسی روش‌های تشخیص و اصلاح خطاهای محاسباتی در دقت ترکیبی
• 98. تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های یادگیری مبتنی بر جستجو
• 99. استفاده از دقت ترکیبی در مدل‌های پردازش داده‌های حسگر
• 100. بررسی روش‌های بهینه‌سازی مصرف منابع در محاسبات با دقت ترکیبی