فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی هایپرپارامترها و معماری در Distributed Training

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هایپرپارامترها و معماری در Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 2. مفاهیم پایهٔ پردازش توزیع‌شده
• 3. شبکه‌های کامپیوتری و پروتکل‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
• 4. مبانی یادگیری ماشین برای آموزش توزیع‌شده
• 5. مدل‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 6. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با استفاده از فریم‌ورک‌ها
• 7. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 8. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل
• 9. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 10. تکنیک‌های همگام‌سازی (Synchronization Techniques)
• 11. همگام‌سازی سخت‌گیرانه (Synchronous SGD)
• 12. همگام‌سازی نامتقارن (Asynchronous SGD)
• 13. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 14. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 15. فشرده‌سازی گرادیان (Gradient Compression)
• 16. کوانتیزاسیون گرادیان (Gradient Quantization)
• 17. تکنیک‌های کاهش بار ارتباطی
• 18. نرم‌افزارهای متن‌باز برای آموزش توزیع‌شده (مثال: Horovod)
• 19. پلتفرم‌های ابری برای آموزش توزیع‌شده
• 20. مدیریت منابع در پلتفرم‌های ابری
• 21. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
• 22. موازنه بار (Load Balancing) در آموزش توزیع‌شده
• 23. عیب‌یابی (Debugging) در محیط‌های توزیع‌شده
• 24. مانیتورینگ (Monitoring) عملکرد آموزش توزیع‌شده
• 25. معماری‌های شبکه برای آموزش توزیع‌شده
• 26. تأثیر سخت‌افزار بر آموزش توزیع‌شده (GPU, TPU)
• 27. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای آموزش توزیع‌شده
• 28. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) برای هایپرپارامترها
• 29. جستجوی تصادفی (Random Search) برای هایپرپارامترها
• 30. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 31. یادگیری تقویتی برای تنظیم هایپرپارامترها
• 32. معماری‌های شبکه عصبی عمیق
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 35. ترنسفورمرها (Transformers)
• 36. بهینه‌سازی معماری مدل
• 37. تکنیک‌های تنظیم خودکار معماری (NAS)
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 39. کاربرد یادگیری انتقالی در آموزش توزیع‌شده
• 40. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده در فریم‌ورک‌ها
• 42. آموزش مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 43. مدیریت توزیع‌شدهٔ مدل‌های بزرگ
• 44. تکنیک‌های موازی‌سازی لایه‌ای (Layer-wise Parallelism)
• 45. تکنیک‌های موازی‌سازی تنسوری (Tensor Parallelism)
• 46. موازی‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
• 47. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های بزرگ
• 48. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 50. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 51. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 52. تکنیک‌های آموزش فدرال (Federated Learning)
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 54. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی موازی
• 55. کاربرد آموزش توزیع‌شده در بینایی ماشین
• 56. کاربرد آموزش توزیع‌شده در پردازش زبان طبیعی
• 57. کاربرد آموزش توزیع‌شده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 58. کاربرد آموزش توزیع‌شده در تحلیل داده‌های حجیم
• 59. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 60. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها در محیط توزیع‌شده
• 61. روش‌های ارزیابی مدل در آموزش توزیع‌شده
• 62. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 63. استقرار مدل در محیط تولید
• 64. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 65. بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
• 66. مفاهیم پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 67. آموزش توزیع‌شده با استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• 68. بهینه‌سازی‌های مبتنی بر سخت‌افزار
• 69. مدل‌های توزیع‌شده برای داده‌های پراکنده
• 70. آموزش توزیع‌شده برای یادگیری عمیق در زمان واقعی
• 71. تکنیک‌های پیشرفتهٔ همگام‌سازی
• 72. ملاحظات اخلاقی در آموزش توزیع‌شده
• 73. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی آموزش توزیع‌شده
• 74. آیندهٔ آموزش توزیع‌شده
• 75. مطالعات موردی موفق در آموزش توزیع‌شده
• 76. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مقیاس‌های بسیار بزرگ
• 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
• 78. استفاده از شبیه‌سازها در آموزش توزیع‌شده
• 79. تکنیک‌های مقاوم‌سازی (Robustness) در آموزش توزیع‌شده
• 80. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 81. بهینه‌سازی ارتباطات با استفاده از شبکه‌های پیشرفته
• 82. نقش معماری‌های توزیع‌شده در هوش مصنوعی
• 83. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency Reduction)
• 84. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
• 85. کاربرد آموزش توزیع‌شده در یادگیری تقویتی چندعاملی
• 86. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 87. تنظیم معماری مدل برای آموزش توزیع‌شده
• 88. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس صنعتی
• 89. مقایسهٔ فریم‌ورک‌های مختلف آموزش توزیع‌شده
• 90. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و آموزش توزیع‌شده (در حد آشنایی)
• 91. یادگیری توزیع‌شدهٔ ناهمگن (Heterogeneous Distributed Learning)
• 92. ملاحظات مربوط به داده‌های نامتوازن در آموزش توزیع‌شده
• 93. استفاده از تکنیک‌های کوانتومی برای بهینه‌سازی هایپرپارامترها (در حد آشنایی)
• 94. بهینه‌سازی معماری مدل با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در محیط توزیع‌شده
• 95. کاربرد آموزش توزیع‌شده در پردازش سیگنال
• 96. آموزش توزیع‌شده برای کاربردهای رباتیک
• 97. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در آموزش توزیع‌شده
• 98. بررسی تأثیر پارامترهای شبکه بر عملکرد آموزش توزیع‌شده
• 99. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها بین گره‌ها
• 100. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط‌های توزیع‌شده