🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع برنامه‌نویسی GPU در AWS SageMaker: ساخت و بهینه‌سازی عوامل هوش مصنوعی با RAG

موضوع کلی: محاسبات شتاب‌یافته برای هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی GPU برای توسعه گردش‌کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. آشنایی با پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 3. چرا GPU برای هوش مصنوعی؟
• 4. معماری GPU و هسته‌های CUDA
• 5. کاربرد GPU در یادگیری عمیق
• 6. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 8. مقدمه‌ای بر AWS SageMaker
• 9. پلتفرم AWS SageMaker
• 10. اجزای اصلی SageMaker
• 11. مفهوم SageMaker Studio
• 12. ایجاد و پیکربندی یک محیط SageMaker Studio
• 13. نصب درایورهای GPU در SageMaker
• 14. نصب کتابخانه‌های مرتبط با GPU
• 15. انتخاب نمونه‌های SageMaker با GPU
• 16. آشنایی با ابزارهای خط فرمان AWS (CLI)
• 17. نصب و پیکربندی AWS CLI
• 18. مدیریت منابع AWS با CLI
• 19. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی
• 20. مفهوم موازی‌سازی
• 21. انواع موازی‌سازی
• 22. کاربرد موازی‌سازی در محاسبات علمی
• 23. برنامه‌نویسی GPU با CUDA
• 24. معماری CUDA
• 25. کرنل‌های CUDA
• 26. مدیریت حافظه در CUDA
• 27. همگام‌سازی نخ‌ها (Threads) در CUDA
• 28. اشتباهات رایج در برنامه‌نویسی CUDA
• 29. بهینه‌سازی برنامه‌های CUDA
• 30. مقدمه‌ای بر TensorFlow و PyTorch
• 31. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 32. نصب TensorFlow با پشتیبانی GPU
• 33. نصب PyTorch با پشتیبانی GPU
• 34. ساختار مدل‌های یادگیری عمیق
• 35. لایه‌های عصبی
• 36. توابع فعال‌سازی
• 37. بهینه‌سازها
• 38. توابع زیان (Loss Functions)
• 39. آموزش مدل با GPU در TensorFlow
• 40. آموزش مدل با GPU در PyTorch
• 41. مدیریت داده‌ها برای آموزش GPU
• 42. بارگذاری داده‌ها با استفاده از DataLoader
• 43. پیش‌پردازش داده‌ها برای GPU
• 44. تقسیم داده‌ها به بچ (Batch)
• 45. مفهوم Batch Size و تأثیر آن بر آموزش
• 46. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 47. چرا آموزش توزیع‌شده؟
• 48. استراتژی‌های آموزش توزیع‌شده
• 49. آموزش توزیع‌شده با SageMaker
• 50. استفاده از SageMaker Distributed Data Parallelism
• 51. استفاده از SageMaker Distributed Model Parallelism
• 52. مانیتورینگ و دیباگ کردن آموزش GPU
• 53. ابزارهای مانیتورینگ SageMaker
• 54. تشخیص و رفع خطاهای GPU
• 55. تجزیه و تحلیل عملکرد GPU
• 56. استفاده از NVIDIA Nsight
• 57. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 58. کاهش اندازه مدل (Model Compression)
• 59. قانون‌گذاری (Quantization)
• 60. هرس کردن (Pruning)
• 61. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 62. بهینه‌سازی برای استنتاج (Inference Optimization)
• 63. استفاده از TensorRT
• 64. استفاده از ONNX Runtime
• 65. پیاده‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents)
• 66. مفهوم عامل‌های هوش مصنوعی
• 67. انواع عامل‌های هوش مصنوعی
• 68. طراحی معماری عامل‌های هوش مصنوعی
• 69. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 70. اصول بازیابی اطلاعات
• 71. روش‌های بازیابی اطلاعات
• 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 73. معماری ترانسفورمر
• 74. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی
• 75. تولید متن با LLMs
• 76. مفهوم بازیابی اطلاعات تولیدی (Retrieval Augmented Generation - RAG)
• 77. چرا RAG؟
• 78. معماری RAG
• 79. اجزای سیستم RAG
• 80. کتابخانه‌های مفید برای RAG
• 81. پیاده‌سازی RAG در SageMaker
• 82. استفاده از SageMaker Endpoints برای RAG
• 83. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها برای RAG
• 84. موتورهای جستجو و پایگاه داده‌های برداری
• 85. استفاده از Amazon OpenSearch Service
• 86. استفاده از Amazon Aurora PostgreSQL با pgvector
• 87. ایجاد Embeddings برای داده‌ها
• 88. انتخاب مدل Embedding مناسب
• 89. آموزش مدل Embedding سفارشی
• 90. بازیابی اسناد مرتبط با کوئری
• 91. ارزیابی کیفیت بازیابی
• 92. تولید پاسخ توسط LLM با استفاده از اسناد بازیابی شده
• 93. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLM برای وظایف خاص
• 94. آموزش LLM بر روی داده‌های سفارشی
• 95. استفاده از SageMaker JumpStart برای LLMs
• 96. بهینه‌سازی سیستم RAG
• 97. اندازه‌گیری معیارهای عملکرد RAG
• 98. تشخیص نقاط ضعف در سیستم RAG
• 99. بهبود کیفیت Embedding
• 100. بهبود استراتژی بازیابی

🚀 دوره جامع برنامه‌نویسی GPU در AWS SageMaker: ساخت و بهینه‌سازی عوامل هوش مصنوعی با RAG

آیا مشتاق هستید تا در دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی، سرعت و قدرت محاسباتی را در دستان خود بگیرید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از قدرت بی‌نظیر پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به سطحی جدید ارتقا دهید؟ دوره آموزشی پیش رو، پاسخی جامع و کاربردی به این نیاز شماست. با الهام از مقالات علمی پیشرو در این حوزه، به ویژه "GPU Programming for AI Workflow Development on AWS SageMaker: An Instructional Approach"، ما یک دوره بی‌نظیر را طراحی کرده‌ایم که شما را به یک متخصص برنامه‌نویسی GPU برای هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.

این دوره نه تنها یک آموزش ساده نیست، بلکه یک مسیر عملی و گام به گام برای تسلط بر مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی برنامه‌نویسی GPU در محیط قدرتمند AWS SageMaker است. ما در این دوره، از مباحث پایه سخت‌افزاری تا پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌های نوین مانند RAG (Retrieval-Augmented Generation) را پوشش می‌دهیم. هدف ما این است که شما را برای پاسخگویی به نیازهای رو به رشد صنایع مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کنیم.

درباره دوره: از تئوری تا عمل، در قلب AWS SageMaker

دوره جامع برنامه‌نویسی GPU در AWS SageMaker، یک ترکیب بی‌نظیر از تئوری و عمل است. ما با الهام از تحقیقات علمی و بهترین روش‌های آموزشی، شما را به طور کامل با معماری GPU، برنامه‌نویسی موازی، و نحوه استفاده از این قدرت پردازشی برای توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌کنیم. ما در این دوره، به طور خاص بر روی AWS SageMaker به عنوان یک پلتفرم قدرتمند برای توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی تمرکز می‌کنیم، همانطور که در مقاله اصلی نیز به آن اشاره شده است. با استفاده از SageMaker، شما قادر خواهید بود تا به سرعت و به آسانی، زیرساخت‌های لازم برای برنامه‌نویسی GPU را فراهم کرده و پروژه‌های خود را به مرحله اجرا برسانید.

این دوره بر اساس یک رویکرد آموزشی تجربه‌محور طراحی شده است. به این معنی که شما در طول دوره، با انجام پروژه‌های عملی و تمرین‌های جذاب، مهارت‌های خود را تقویت خواهید کرد. شما یاد خواهید گرفت چگونه منابع GPU را در AWS SageMaker مدیریت کنید، الگوریتم‌های موازی را پیاده‌سازی کنید و مدل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر را بسازید. این دوره، یک فرصت بی‌نظیر برای یادگیری در یک محیط واقعی و کاربردی است.

موضوعات کلیدی دوره

در این دوره، به بررسی جامع موضوعات زیر خواهیم پرداخت:

• مبانی سخت‌افزاری GPU و معماری CUDA
• برنامه‌نویسی موازی و مفاهیم Threading و Blocks
• نصب و پیکربندی محیط برنامه‌نویسی GPU در AWS SageMaker
• آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی هوش مصنوعی (TensorFlow، PyTorch) و استفاده از آن‌ها در GPU
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق بر روی GPU
• آموزش و ارزیابی مدل‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) با استفاده از GPU
• بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای Profiling
• مقیاس‌پذیری و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری
• مدیریت منابع و بهینه‌سازی هزینه در AWS SageMaker
• بررسی موارد استفاده (Use Cases) و پروژه‌های عملی در صنایع مختلف

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده و رشته‌های مرتبط
• متخصصان و توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به یادگیری عمیق و برنامه‌نویسی GPU
• دانشمندان داده (Data Scientists) و مهندسان هوش مصنوعی که می‌خواهند سرعت پروژه‌های خود را افزایش دهند
• هر کسی که به دنبال یادگیری مهارت‌های کاربردی و تقاضا محور در حوزه هوش مصنوعی است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با شرکت در این دوره، شما:

• مهارت‌های ضروری برای برنامه‌نویسی GPU و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را کسب خواهید کرد.
• با جدیدترین تکنیک‌ها و ابزارهای موجود در صنعت آشنا خواهید شد.
• با استفاده از AWS SageMaker، یک پلتفرم قدرتمند برای توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را یاد خواهید گرفت.
• می‌توانید پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به طور قابل توجهی سریع‌تر و کارآمدتر اجرا کنید.
• آماده ورود به بازار کار و پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی خواهید بود.
• فرصتی برای ارتباط با متخصصان و یادگیری از تجربیات آن‌ها خواهید داشت.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل بیش از ۱۰۰ سرفصل جامع و کاربردی است که به صورت گام به گام شما را در مسیر یادگیری برنامه‌نویسی GPU همراهی می‌کند. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از مفاهیم پایه شروع شده و به سمت مباحث پیشرفته حرکت می‌کنند. برخی از سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر معماری GPU و CUDA
• نصب و راه‌اندازی محیط SageMaker
• برنامه‌نویسی موازی با CUDA
• آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بر روی GPU
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های CNN و RNN
• ساخت و آموزش مدل‌های RAG
• استفاده از ابزارهای پروفایلینگ و بهینه‌سازی
• مدیریت منابع GPU در AWS SageMaker
• ارزیابی و تست مدل‌های هوش مصنوعی
• استقرار مدل‌ها و مدیریت نسخه‌ها
• پروژه‌های عملی و نمونه‌کارهای متنوع
• و ده‌ها سرفصل کاربردی دیگر...

با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص برنامه‌نویسی GPU تبدیل خواهید شد و می‌توانید آینده شغلی خود را در حوزه هوش مصنوعی رقم بزنید! 🚀