کتاب راهکارهای نوین در طراحی معماری و ارتقای کارایی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 طراحی معماری و ارتقای کارایی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و محاسبات پیشرفته

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. ساختار سلسله‌مراتبی خوشه‌های محاسباتی با کارایی بالا
  • 3. بررسی معماری پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
  • 4. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پهنای باند در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 5. اصول طراحی شبکه و ارتباطات بین‌گرهی در کلاسترهای هوش مصنوعی
  • 6. استراتژی‌های موازی‌سازی داده و مدل در مقیاس‌های بزرگ
  • 7. تحلیل تنگناهای ورودی/خروجی در آموزش مدل‌های زبانی
  • 8. بهینه‌سازی محاسبات با دقت پایین و فرمت‌های عددی جدید
  • 9. تکنیک‌های مدیریت خطای سخت‌افزاری در خوشه‌های مقیاس‌پذیر
  • 10. معماری سیستم‌های فایل توزیع‌شده برای داده‌های حجیم آموزشی
  • 11. بررسی الگوریتم‌های زمان‌بندی کار در محیط‌های ابری اختصاصی
  • 12. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 13. مدل‌سازی عملکرد و تحلیل زمان اجرا در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 14. استراتژی‌های کاهش سربار در همگام‌سازی پارامترها
  • 15. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان برای بهبود پهنای باند شبکه
  • 16. نقش کتابخانه‌های ارتباطی در بهینه‌سازی جریان داده
  • 17. معماری‌های مبتنی بر حافظه اشتراکی در مقیاس‌های بزرگ
  • 18. مدیریت منابع محاسباتی با استفاده از مجازی‌سازی و کانتینرها
  • 19. پیاده‌سازی استراتژی‌های پیش‌واکشی داده برای افزایش سرعت آموزش
  • 20. تحلیل و ارزیابی مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های بهینه‌ساز
  • 21. روش‌های پایش و عیب‌یابی در طول فرآیند آموزش مدل
  • 22. بهینه‌سازی توزیع بار در خوشه‌های ناهمگون
  • 23. یکپارچه‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار برای کاهش تأخیر
  • 24. بررسی تأثیر ابعاد مدل بر محدودیت‌های معماری زیرساخت
  • 25. راهکارهای افزایش پایداری سیستم در آموزش‌های طولانی‌مدت
  • 26. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در سطح سخت‌افزار
  • 27. استفاده از حافظه‌های با پهنای باند بالا در معماری‌های نوین
  • 28. ارتقای کارایی آموزش با بهره‌گیری از تکنیک‌های خط‌لوله‌ای
  • 29. مدیریت پویای منابع در محیط‌های چندمستاجری
  • 30. طراحی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر مطابق با استانداردهای ملی داده
  • 31. ارزیابی هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی چرخه حیات مدل
  • 32. روش‌های نوین در مدیریت ایست‌بازرسی‌ها و بازیابی سیستم
  • 33. بررسی معماری‌های شبکه عصبی و انطباق آن با سخت‌افزار
  • 34. بهینه‌سازی نرخ همگرایی از طریق تنظیمات زیرساختی
  • 35. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی در مقیاس ملی
  • 36. مستندسازی و استانداردسازی فرآیندهای آموزش مدل در مقیاس بزرگ
تگ‌ها: LLM آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بهینه‌سازی محاسبات پردازش موازی زیرساخت هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ معماری هوش مصنوعی مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.