فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 2. مفاهیم اساسی موازی‌سازی محاسبات
• 3. معماری‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 4. چارچوب‌های اصلی آموزش توزیع‌شده: TensorFlow، PyTorch، Horovod
• 5. ارتباطات بین فرآیندی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 6. استراتژی‌های تقسیم داده: Data Parallelism
• 7. استراتژی‌های تقسیم مدل: Model Parallelism
• 8. ترکیب Data Parallelism و Model Parallelism
• 9. بهینه‌سازی ارتباطات: کاهش حجم داده‌های ارسالی
• 10. فشرده‌سازی گرادیان
• 11. کاهش دقت محاسبات (Mixed Precision Training)
• 12. همگام‌سازی گرادیان: Synchronous vs. Asynchronous
• 13. تکنیک‌های همگام‌سازی: All-Reduce، Parameter Server
• 14. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده: GPU، TPU
• 15. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 16. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
• 17. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده: چالش‌ها و راهکارها
• 18. توزیع آموزش بر روی خوشه‌های محلی
• 19. توزیع آموزش بر روی سرویس‌های ابری
• 20. استفاده از کانتینرها (Docker) برای آموزش توزیع‌شده
• 21. خودکارسازی استقرار و مدیریت آموزش توزیع‌شده (Kubernetes)
• 22. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
• 23. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در آموزش توزیع‌شده
• 24. تکنیک‌های تحمل خطا در آموزش توزیع‌شده
• 25. استفاده از Checkpointing برای بازیابی از خطاها
• 26. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در آموزش توزیع‌شده
• 27. بهینه‌سازی اندازه Batch در آموزش توزیع‌شده
• 28. استفاده از Learning Rate Scheduling در آموزش توزیع‌شده
• 29. توزیع آموزش مدل‌های ترانسفورمر
• 30. توزیع آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 31. توزیع آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 32. توزیع آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 33. توزیع آموزش مدل‌های پیشنهادی (Recommendation Systems)
• 34. توزیع آموزش مدل‌های تشخیص تقلب
• 35. توزیع آموزش مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 36. استفاده از Federated Learning برای آموزش توزیع‌شده
• 37. حفظ حریم خصوصی در آموزش توزیع‌شده: Differential Privacy
• 38. تکنیک‌های رمزنگاری برای آموزش توزیع‌شده
• 39. بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 40. استفاده از Reinforcement Learning برای بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 41. بهینه‌سازی توزیع‌شده Hyperparameter
• 42. استفاده از Bayesian Optimization برای بهینه‌سازی Hyperparameter
• 43. توزیع آموزش با استفاده از کتابخانه Ray
• 44. توزیع آموزش با استفاده از کتابخانه Dask
• 45. توزیع آموزش با استفاده از کتابخانه PySyft
• 46. توزیع آموزش با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر Gradient Accumulation
• 47. تکنیک‌های کاهش Communication Overhead در شبکه‌های با پهنای باند محدود
• 48. توزیع آموزش مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
• 49. توزیع آموزش مدل‌های Variational Autoencoders (VAEs)
• 50. توزیع آموزش مدل‌های Graph Neural Networks (GNNs)
• 51. توزیع آموزش مدل‌های Knowledge Graph Embedding
• 52. توزیع آموزش مدل‌های Multi-Task Learning
• 53. توزیع آموزش مدل‌های Transfer Learning
• 54. توزیع آموزش مدل‌های Meta-Learning
• 55. توزیع آموزش مدل‌های Few-Shot Learning
• 56. توزیع آموزش مدل‌های Self-Supervised Learning
• 57. تکنیک‌های Load Balancing در آموزش توزیع‌شده
• 58. استفاده از روش‌های Scheduling برای بهبود کارایی آموزش توزیع‌شده
• 59. بررسی Case Studies موفق در آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
• 60. چالش‌های آینده در آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
• 61. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 62. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 63. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری نیمه نظارت (Semi-Supervised Learning)
• 64. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش اثرات نویز در آموزش توزیع‌شده
• 65. استفاده از Quantization برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت آموزش
• 66. توزیع آموزش با استفاده از Distributed Data Parallel (DDP)
• 67. توزیع آموزش با استفاده از Fully Sharded Data Parallel (FSDP)
• 68. توزیع آموزش با استفاده از Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
• 69. تکنیک‌های تنظیم خودکار (Auto-tuning) برای بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 70. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری مبتنی بر توجه (Attention-based Models)
• 71. توزیع آموزش مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based Models)
• 72. توزیع آموزش مدل‌های مبتنی بر تبدیل (Transformer-based Models)