فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
• 5. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 6. نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه
• 7. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری عمیق
• 8. مفاهیم اولیهٔ پردازش موازی
• 9. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
• 10. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
• 11. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 12. مفاهیم همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 13. مدل‌های ارتباطی (مانند پیام‌رسانی)
• 14. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت داده توزیع‌شده
• 15. ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مزایای آن
• 16. مفاهیم هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 17. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری توزیع‌شده
• 18. PyTorch و قابلیت‌های توزیع‌شده
• 19. TensorFlow و قابلیت‌های توزیع‌شده
• 20. Horovod و نحوهٔ استفاده از آن
• 21. نکات اولیهٔ پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 22. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 23. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و نقش آن‌ها
• 24. شبکه‌های ارتباطی پرسرعت (مانند InfiniBand)
• 25. پیکربندی اولیهٔ نودهای محاسباتی
• 26. نصب درایورهای GPU و کتابخانه‌های مرتبط
• 27. تنظیمات شبکه برای ارتباط بهینه
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های موازی‌سازی
• 29. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 30. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 31. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 32. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با PyTorch
• 33. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با TensorFlow
• 34. استفاده از DistributedDataParallel در PyTorch
• 35. استفاده از MirroredStrategy در TensorFlow
• 36. نکات کلیدی در موازی‌سازی داده
• 37. مدیریت حافظه در موازی‌سازی داده
• 38. بهینه‌سازی ارتباطات در موازی‌سازی داده
• 39. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل
• 40. تکنیک‌های تقسیم مدل
• 41. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با PyTorch
• 42. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با TensorFlow
• 43. چالش‌های موازی‌سازی مدل
• 44. مدیریت وابستگی‌ها بین لایه‌ها
• 45. بهینه‌سازی زمان‌بندی عملیات
• 46. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازهای توزیع‌شده
• 47. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان کاهشی دسته‌ای توزیع‌شده
• 48. بهینه‌سازهای مبتنی بر مدل موازی
• 49. تکنیک‌های کاهش حجم ارتباطات
• 50. فشرده‌سازی گرادیان‌ها
• 51. کوانتیزاسیون گرادیان‌ها
• 52. استفاده از تکنیک‌های کاهش پهنای باند
• 53. نظارت و اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 54. ابزارهای نظارت بر عملکرد
• 55. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
• 56. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 57. تکنیک‌های اشکال‌زدایی توزیع‌شده
• 58. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 59. بازیابی از خرابی نودها
• 60. مقاومت سیستم در برابر خطا
• 61. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری
• 62. عوامل مؤثر بر مقیاس‌پذیری
• 63. ارزیابی مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 64. بهبود مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
• 65. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی پیشرفته
• 66. بهینه‌سازی معماری مدل برای توزیع
• 67. مدیریت منابع محاسباتی پویا
• 68. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (اختیاری، با چارچوب اسلامی)
• 69. مفاهیم اولیهٔ یادگیری فدرال
• 70. کاربردها و مزایای یادگیری فدرال
• 71. چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 72. پیاده‌سازی اولیهٔ یادگیری فدرال
• 73. ملاحظات اخلاقی در یادگیری توزیع‌شده
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. شفافیت در الگوریتم‌ها
• 76. مسئولیت‌پذیری در نتایج
• 77. کاربردهای عملی یادگیری توزیع‌شده در ایران (با چارچوب مجاز)
• 78. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های توزیع‌شده
• 79. بینایی ماشین با مدل‌های توزیع‌شده
• 80. سیستم‌های توصیه‌گر با مقیاس بزرگ
• 81. تحلیل کلان‌داده در حوزه‌های اقتصادی
• 82. کاربرد در تحقیقات علمی و دانشگاهی
• 83. مطالعهٔ موردی: پیاده‌سازی یک مدل توزیع‌شده
• 84. انتخاب مدل و مجموعه داده
• 85. پیکربندی سخت‌افزار و نرم‌افزار
• 86. اجرای فرایند آموزش
• 87. تحلیل نتایج و بهینه‌سازی
• 88. آیندهٔ یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 89. روندهای نوظهور در محاسبات توزیع‌شده
• 90. نقش هوش مصنوعی در آیندهٔ زیرساخت‌ها
• 91. پیش‌بینی چالش‌های آینده
• 92. آموزش عملی با استفاده از منابع داخلی
• 93. ملاحظات امنیتی و انطباق با قوانین
• 94. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی
• 95. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج
• 96. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی