کتاب بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Ray Train

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.