اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها و معماری در Distributed Training

کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها و معماری در Distributed Training

تگ‌ها: AI Distributed Training LLM Mixed Precision آموزش توزیع‌شده بهینه‌سازی آموزش بهینه‌سازی معماری مدل‌های زبانی بزرگ هایپرپارامتر هوش مصنوعی

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 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

📚 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.