دوره آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی در مقیاس بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یادگیری کنتراستی
• 2. معرفی مدل‌های کنتراستی
• 3. کاربردهای مدل‌های کنتراستی در دنیای واقعی
• 4. چالش‌های آموزش مدل‌های کنتراستی در مقیاس بزرگ
• 5. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
• 6. معماری‌های توزیع‌شده: Data Parallelism
• 7. معماری‌های توزیع‌شده: Model Parallelism
• 8. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: PyTorch DistributedDataParallel
• 9. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: TensorFlow Distributed
• 10. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: Horovod
• 11. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 12. کاهش سربار ارتباطی با استفاده از Gradient Compression
• 13. استراتژی‌های همگام‌سازی (Synchronization) در آموزش توزیع‌شده
• 14. استراتژی‌های ناهمگام‌سازی (Asynchronous) در آموزش توزیع‌شده
• 15. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 16. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 17. مدیریت داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 18. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش توزیع‌شده
• 19. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در آموزش توزیع‌شده
• 20. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی آموزش توزیع‌شده
• 21. ابزارهای مانیتورینگ آموزش توزیع‌شده
• 22. بررسی و تحلیل لاگ‌های آموزش
• 23. مقایسه عملکرد آموزش توزیع‌شده و تک‌دستگاهی
• 24. تنظیم هایپرپارامترها در آموزش توزیع‌شده
• 25. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
• 26. استراتژی‌های تنظیم نرخ یادگیری
• 27. تکنیک‌های Regularization در آموزش توزیع‌شده
• 28. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های کنتراستی
• 29. استفاده از Dropout و Batch Normalization
• 30. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی با PyTorch
• 31. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی با TensorFlow
• 32. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های کنتراستی در آموزش توزیع‌شده
• 33. استفاده از Mixed Precision Training
• 34. بهینه‌سازی Batch Size
• 35. استفاده از Gradient Accumulation
• 36. بررسی case study های موفق آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی
• 37. چالش‌های عملیاتی و راه‌حل‌های آن‌ها
• 38. استقرار مدل‌های کنتراستی آموزش‌دیده در محیط‌های تولید
• 39. مقیاس‌پذیری مدل‌های کنتراستی
• 40. آینده آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی
• 41. تحقیقات جدید در زمینه آموزش توزیع‌شده
• 42. استفاده از Federated Learning برای مدل‌های کنتراستی
• 43. آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی بر روی خوشه‌های ابری
• 44. استفاده از Kubernetes برای مدیریت آموزش توزیع‌شده
• 45. استفاده از Docker برای کانتینرسازی آموزش توزیع‌شده
• 46. تکنیک‌های پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی بزرگ
• 47. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها
• 48. استفاده از تکنیک‌های Sharding
• 49. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
• 50. تست و ارزیابی مدل‌های کنتراستی آموزش‌دیده در مقیاس بزرگ
• 51. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
• 52. پیاده‌سازی یک خط لوله آموزش توزیع‌شده کامل
• 53. استفاده از ابزارهای CI/CD برای خودکارسازی آموزش
• 54. بهینه‌سازی هزینه آموزش توزیع‌شده
• 55. استفاده از Spot Instances و Preemptible VMs