کتاب راهکارهای نوین آموزش توزیع‌شده مدل‌های انتشار (Stable Diffusion) با استفاده از فریم‌ورک Ray 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 آموزش توزیع‌شده مدل‌های انتشار (Stable Diffusion) با استفاده از فریم‌ورک Ray

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش مدل‌های مولد تصویر (Generative AI) در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری مدل‌های انتشار در هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی Stable Diffusion
  • 3. بررسی ضرورت آموزش توزیع‌شده در مدل‌های مولد تصویر
  • 4. معرفی فریم‌ورک Ray و نقش آن در محاسبات مقیاس‌پذیر
  • 5. راه‌اندازی محیط توسعه برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 6. آماده‌سازی خوشه‌های محاسباتی با استفاده از Ray Cluster
  • 7. مدیریت منابع سخت‌افزاری و حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 8. روش‌های پیش‌پردازش و مدیریت دیتاست‌های حجیم تصویر
  • 9. استانداردهای آماده‌سازی داده‌های آموزشی برای مدل‌های انتشار
  • 10. تکنیک‌های بهینه‌سازی بارگذاری داده‌ها با Ray Data
  • 11. معماری مدل‌های U-Net در ساختار مدل‌های انتشار
  • 12. نقش مکانیسم‌های توجه در تولید تصاویر با کیفیت
  • 13. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های پارامتریک سنگین
  • 14. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با استفاده از Ray Train
  • 15. استراتژی‌های موازی‌سازی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 16. موازی‌سازی مدل برای مدل‌های انتشار با ابعاد بالا
  • 17. مدیریت نقاط بازگشت و پایداری در آموزش‌های طولانی‌مدت
  • 18. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در آموزش‌های توزیع‌شده
  • 19. استفاده از Mixed Precision برای افزایش سرعت آموزش
  • 20. نظارت بر فرآیند آموزش با ابزارهای مانیتورینگ Ray
  • 21. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خوشه‌های محاسباتی
  • 22. تکنیک‌های کاهش نویز در مدل‌های انتشار
  • 23. ارزیابی کیفیت تصاویر تولید شده با معیارهای کمی
  • 24. اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده در مقیاس بزرگ
  • 25. مقیاس‌پذیری آموزش مدل با افزودن گره‌های محاسباتی جدید
  • 26. مدیریت توزیع وزن‌ها در مدل‌های چند میلیارد پارامتری
  • 27. کاربردهای مدل‌های انتشار در صنایع خلاق و هنری
  • 28. رعایت اصول اخلاقی و ضوابط تولید محتوا با هوش مصنوعی
  • 29. امنیت در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
  • 30. مستندسازی فرآیند آموزش و نگهداری مدل‌های انتشار
  • 31. استقرار مدل‌های نهایی در محیط‌های عملیاتی
  • 32. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع در کاربردهای صنعتی
  • 33. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
  • 34. آینده مدل‌های مولد تصویر و روند توسعه در ایران
  • 35. پروژه‌های عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های انتشار توزیع‌شده
تگ‌ها: Stable Diffusion آموزش مدل‌های هوش مصنوعی پردازش توزیع‌شده پردازش موازی فریم‌ورک Ray مدل‌های انتشار هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.