فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Ray Train

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Ray Train

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و آموزش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت‌شده
• 5. یادگیری نظارت‌نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 8. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 12. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
• 13. توابع فعال‌سازی
• 14. توابع هزینه
• 15. بهینه‌سازها
• 16. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
• 17. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
• 18. چالش‌های آموزش توزیع‌شده
• 19. معماری‌های آموزش توزیع‌شده
• 20. پارادایم‌های موازی‌سازی
• 21. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 22. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 23. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism)
• 24. موازی‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
• 25. معرفی Ray
• 26. قابلیت‌های Ray
• 27. Ray Core
• 28. Ray Tune
• 29. Ray Serve
• 30. Ray Data
• 31. Ray Train
• 32. مقدمه‌ای بر Ray Train
• 33. مزایای استفاده از Ray Train
• 34. معماری Ray Train
• 35. نصب و راه‌اندازی Ray Train
• 36. پیکربندی محیط Ray Train
• 37. مدیریت منابع در Ray Train
• 38. مراحل آموزش توزیع‌شده با Ray Train
• 39. آماده‌سازی داده برای آموزش توزیع‌شده
• 40. انتخاب استراتژی موازی‌سازی مناسب
• 41. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با Ray Train
• 42. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با Ray Train
• 43. پیاده‌سازی موازی‌سازی تانسور با Ray Train
• 44. پیاده‌سازی موازی‌سازی پایپ‌لاین با Ray Train
• 45. استفاده از Ray Tune برای تنظیم فراپارامترها
• 46. ادغام Ray Tune با Ray Train
• 47. نظارت بر فرآیند آموزش با Ray Train
• 48. مدیریت لاگ‌ها و معیارها
• 49. اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده
• 50. بهینه‌سازی عملکرد آموزش
• 51. نکات کلیدی برای افزایش سرعت آموزش
• 52. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 53. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (GPU/TPU)
• 54. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 55. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده
• 56. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 57. بهبود مستمر مدل‌ها
• 58. مطالعات موردی در استفاده از Ray Train
• 59. آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 60. آموزش مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 61. آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی
• 62. آموزش مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
• 63. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 65. شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 66. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 67. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 68. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 69. مباحث پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 70. آموزش فدرال (Federated Learning)
• 71. آموزش روی دستگاه (On-device Training)
• 72. یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 73. آموزش خودنظارت‌شده (Self-supervised Learning)
• 74. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 75. ادغام Ray Train با TensorFlow
• 76. ادغام Ray Train با PyTorch
• 77. استفاده از Ray Data برای بارگذاری داده
• 78. موازی‌سازی I/O با Ray Data
• 79. مدیریت صف‌های داده (Data Queues)
• 80. استراتژی‌های نمونه‌برداری (Sampling Strategies)
• 81. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) در آموزش توزیع‌شده
• 82. مدیریت ناهمگونی کلاستر (Cluster Heterogeneity)
• 83. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
• 84. تکنیک‌های کاهش ارتباطات
• 85. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
• 86. بهینه‌سازی استفاده از RAM و VRAM
• 87. مقایسه Ray Train با سایر فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
• 88. معیارهای ارزیابی عملکرد آموزش توزیع‌شده
• 89. آزمایشگاه عملی: پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 90. آزمایشگاه عملی: تنظیم فراپارامترها با Ray Tune
• 91. آزمایشگاه عملی: استقرار مدل با Ray Serve
• 92. کاربرد Ray Train در پروژه‌های واقعی
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده