MAPress
کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

تگ‌ها: AI Training Deep Learning GPU Training Mixed Precision PyTorch TensorFlow آموزش هوش مصنوعی بهینه‌سازی آموزش مدل‌های زبانی بزرگ یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر دقت ترکیبی در یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم اساسی محاسبات ممیز شناور
  • 3. استاندارد IEEE 754 برای اعداد ممیز شناور
  • 4. انواع دقت‌های ممیز شناور: تک‌دقت، دو‌دقت، نیم‌دقت
  • 5. مزایای استفاده از دقت ترکیبی
  • 6. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 7. تسریع فرآیند آموزش مدل‌ها
  • 8. پیاده‌سازی دقت ترکیبی در سخت‌افزارهای مدرن
  • 9. دستگاه‌های شتاب‌دهنده با قابلیت دقت ترکیبی
  • 10. معماری‌های GPU سازگار با دقت ترکیبی
  • 11. Tensor Cores در پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA
  • 12. مفاهیم مبنای سخت‌افزاری دقت ترکیبی
  • 13. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از فناوری‌های نوین در ایران
  • 14. رعایت اصول شرعی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 15. محدودیت‌های قانونی در استفاده از ابزارهای محاسباتی
  • 16. پروتکل‌های فنی و استانداردهای داخلی
  • 17. مبانی نظری دقت ترکیبی در شبکه‌های عصبی
  • 18. توابع فعال‌سازی و تأثیر دقت بر آن‌ها
  • 19. توابع هزینه و دقت محاسباتی
  • 20. بهینه‌سازی گرادیان‌ها در دقت‌های پایین
  • 21. مشکلات احتمالی در دقت ترکیبی: Underflow و Overflow
  • 22. راهکارهای مقابله با Underflow و Overflow
  • 23. تکنیک‌های نرمال‌سازی در دقت ترکیبی
  • 24. Batch Normalization و دقت محاسباتی
  • 25. Layer Normalization و دقت محاسباتی
  • 26. Instance Normalization و دقت محاسباتی
  • 27. Group Normalization و دقت محاسباتی
  • 28. روش‌های آموزش با دقت ترکیبی
  • 29. Data Type Conversion در حین آموزش
  • 30. استفاده از Mixed Precision Training API
  • 31. کتابخانه‌های پشتیبان دقت ترکیبی
  • 32. PyTorch با پشتیبانی از AMP
  • 33. TensorFlow با پشتیبانی از Mixed Precision
  • 34. NVIDIA Apex برای دقت ترکیبی
  • 35. راهنمای گام به گام فعال‌سازی AMP در PyTorch
  • 36. تنظیمات پیشرفته AMP در PyTorch
  • 37. راهنمای گام به گام فعال‌سازی Mixed Precision در TensorFlow
  • 38. تنظیمات پیشرفته Mixed Precision در TensorFlow
  • 39. مدیریت وزن‌ها و گرادیان‌ها در دقت ترکیبی
  • 40. حفظ دقت وزن‌ها در طول آموزش
  • 41. روش‌های ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های با دقت ترکیبی
  • 42. بررسی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
  • 43. معیارهای ارزیابی مدل‌ها در دقت‌های مختلف
  • 44. مقایسه نتایج با آموزش در دقت کامل
  • 45. تأثیر دقت ترکیبی بر معماری‌های مختلف شبکه عصبی
  • 46. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) و دقت ترکیبی
  • 47. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و دقت ترکیبی
  • 48. ترنسفورمرها و دقت ترکیبی
  • 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و دقت ترکیبی
  • 50. کاربرد دقت ترکیبی در پردازش تصویر
  • 51. تشخیص اشیاء با دقت ترکیبی
  • 52. تقسیم‌بندی تصاویر با دقت ترکیبی
  • 53. تولید تصویر با دقت ترکیبی
  • 54. کاربرد دقت ترکیبی در پردازش زبان طبیعی
  • 55. ترجمه ماشینی با دقت ترکیبی
  • 56. تولید متن با دقت ترکیبی
  • 57. تحلیل احساسات با دقت ترکیبی
  • 58. کاربرد دقت ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. کاربرد دقت ترکیبی در هوش مصنوعی مولد
  • 60. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین
  • 61. اصول شرعی در توسعه و به‌کارگیری فناوری‌های دیجیتال
  • 62. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های محاسباتی
  • 63. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج حاصل از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 64. قوانین مربوط به مالکیت معنوی در حوزه نرم‌افزار و الگوریتم‌ها
  • 65. مسائل حقوقی مربوط به استفاده از داده‌ها در آموزش مدل‌ها
  • 66. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در جمهوری اسلامی ایران
  • 67. مسیرهای توسعه شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 68. فرصت‌های شغلی در شرکت‌های دانش‌بنیان
  • 69. نقش دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی در پیشرفت این حوزه
  • 70. نیازسنجی بازار کار و مهارت‌های مورد نیاز
  • 71. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش فنی
  • 72. پروژه‌های عملی برای تمرین دقت ترکیبی
  • 73. پیاده‌سازی یک مدل CNN ساده با AMP
  • 74. آموزش یک مدل RNN برای پیش‌بینی سری زمانی با دقت ترکیبی
  • 75. تنظیمات پیشرفته برای آموزش مدل ترنسفورمر با دقت ترکیبی
  • 76. بررسی تأثیر پارامترهای مختلف AMP بر عملکرد مدل
  • 77. مطالعه موردی: آموزش مدل زبانی بزرگ با دقت ترکیبی
  • 78. چالش‌ها و راهکارهای عملی در پیاده‌سازی دقت ترکیبی
  • 79. اشتباهات رایج در استفاده از دقت ترکیبی و نحوه اجتناب از آن‌ها
  • 80. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های بزرگ
  • 81. تسریع آموزش مدل‌های با پارامترهای زیاد
  • 82. نکات کاربردی برای انتخاب دقت مناسب برای هر لایه
  • 83. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بررسی عملکرد دقت ترکیبی
  • 84. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های آموزش‌دیده با دقت ترکیبی
  • 85. پیش‌بینی روند آینده در حوزه دقت ترکیبی
  • 86. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علم و فناوری در ایران
  • 87. تطبیق فناوری‌های جهانی با نیازهای بومی
  • 88. آینده یادگیری عمیق و دقت ترکیبی
  • 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.