کتاب راهکارهای نوین در آموزش کارآمد و توزیع‌شده مدل‌های زبانی (بهینه‌سازی پارامتریک در مقیاس بزرگ) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در آموزش کارآمد و توزیع‌شده مدل‌های زبانی (بهینه‌سازی پارامتریک در مقیاس بزرگ)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
  • 2. چالش‌های محاسباتی و حافظه در آموزش مدل‌های کلان
  • 3. مفاهیم پایه در آموزش توزیع‌شده و پردازش موازی
  • 4. آشنایی با روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتریک
  • 5. معرفی الگوریتم‌های یادگیری سازگار با کمترین منابع
  • 6. بررسی معماری‌های توزیع‌شده در آموزش مدل‌های زبانی
  • 7. اهمیت کاهش ترافیک شبکه در آموزش توزیع‌شده
  • 8. مبانی روش‌های LoRA و پیاده‌سازی‌های مرتبط
  • 9. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بهینه
  • 10. نقش کوانتایزاسیون در کاهش حجم پارامترها
  • 11. تحلیل گلوگاه‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 12. استراتژی‌های موازی‌سازی داده و مدل در کلاسترها
  • 13. مدیریت حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌های سنگین
  • 14. بهینه‌سازی لایه‌های تطبیقی در تنظیم دقیق
  • 15. روش‌های کاهش دقت عددی و تأثیر آن بر کارایی
  • 16. بررسی پروتکل‌های ارتباطی در آموزش همزمان
  • 17. مدیریت همگام‌سازی وزن‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 18. تکنیک‌های کاهش سربار در انتقال گرادیان‌ها
  • 19. معرفی ابزارهای متن‌باز برای آموزش توزیع‌شده
  • 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 21. ارزیابی مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های توزیع‌شده
  • 22. تحلیل کارایی مدل‌های تنظیم‌شده در وظایف خاص
  • 23. روش‌های نظارت بر همگرایی مدل در آموزش موازی
  • 24. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده برای آموزش کارآمد
  • 25. تکنیک‌های بهینه‌سازی یادگیری در مقیاس بزرگ
  • 26. بررسی چالش‌های تأخیر در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 27. مدیریت خطاهای ارتباطی در کلاسترهای پردازشی
  • 28. راهکارهای افزایش نرخ بهره‌وری سخت‌افزار
  • 29. اصول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین پایدار
  • 30. کاربرد حافظه‌های کش در تسریع فرآیند آموزش
  • 31. تحلیل تعادل میان دقت مدل و سرعت همگرایی
  • 32. بهینه‌سازی توابع هدف در روش‌های تنظیم دقیق
  • 33. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل پس از بهینه‌سازی
  • 34. مدیریت نسخه‌بندی و نگهداری مدل‌های بهینه‌شده
  • 35. استانداردهای مستندسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 36. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و صیانت از داده‌ها
  • 37. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی بهینه‌شده در ایران
تگ‌ها: Fine-tuning LLM بهینه‌سازی پارامتریک بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری توزیع‌ شده یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.