کتاب راهکارهای نوین موازی‌سازی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با کارایی بالا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین موازی‌سازی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با کارایی بالا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده‌های کلان

موضوع میانی: آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری ترنسفورمرها
• 2. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش داده‌های کلان
• 3. چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های مقیاس‌بزرگ
• 4. معرفی زیرساخت‌های سخت‌افزاری و پردازنده‌های گرافیکی
• 5. مفاهیم پایه موازی‌سازی در محاسبات توزیع‌شده
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. موازی‌سازی داده‌محور و مدیریت حافظه در آموزش مدل
• 8. موازی‌سازی مدل‌محور و تقسیم لایه‌های عصبی
• 9. استراتژی‌های موازی‌سازی خطی و لوله‌ای
• 10. ترکیب روش‌های موازی‌سازی برای افزایش بهره‌وری
• 11. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های پارامتریک بالا
• 12. تکنیک‌های بهینه‌سازی استفاده از حافظه ویدئویی
• 13. مفهوم پارتیشن‌بندی پارامترها در مدل‌های توزیع‌شده
• 14. ارزیابی کارایی در سیستم‌های آموزش خوشه‌ای
• 15. تحلیل گلوگاه‌های ارتباطی در شبکه‌های آموزش موازی
• 16. استفاده از پروتکل‌های انتقال داده با سرعت بالا
• 17. بهینه‌سازی نرخ تبادل داده میان گره‌های محاسباتی
• 18. آموزش مدل‌های بزرگ با محدودیت منابع سخت‌افزاری
• 19. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل
• 20. روش‌های کاهش دقت محاسباتی بدون افت عملکرد
• 21. مدیریت پایداری در آموزش‌های طولانی‌مدت
• 22. راهکارهای بازیابی و ذخیره‌سازی نقاط میانی آموزش
• 23. پایش لحظه‌ای فرآیند آموزش در سیستم‌های توزیع‌شده
• 24. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ کارایی سیستم
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در چارچوب‌های متن‌باز استاندارد
• 26. آموزش توزیع‌شده با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی موازی
• 27. بهینه‌سازی توابع هزینه برای همگرایی سریع‌تر
• 28. مدیریت داده‌های آموزشی حجیم و پیش‌پردازش آن‌ها
• 29. تکنیک‌های توزیع داده در خوشه‌های محاسباتی
• 30. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل در مقیاس‌های کلان
• 31. تحلیل خطاهای رایج در پیاده‌سازی موازی
• 32. روش‌های عیب‌یابی و دیباگ در آموزش‌های توزیع‌شده
• 33. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری بومی‌سازی‌شده
• 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
• 35. اصول اخلاقی و حاکمیت داده در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های کلان
• 37. انطباق مدل‌های زبانی با استانداردهای ملی و زبانی
• 38. پیکربندی بهینه کلاسترها برای یادگیری عمیق
• 39. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در توسعه مدل‌های پایه
• 40. آینده پردازش موازی در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی