کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

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 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 آموزش توزیع‌شده در یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 5. مشکلات مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 6. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
  • 7. مزایای آموزش توزیع‌شده
  • 8. انواع رویکردهای آموزش توزیع‌شده
  • 9. آموزش موازی داده (Data Parallelism)
  • 10. پیاده‌سازی موازی داده با استفاده از TensorFlow
  • 11. پیاده‌سازی موازی داده با استفاده از PyTorch
  • 12. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 13. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
  • 14. موازی‌سازی لایه‌ای (Layer-wise Parallelism)
  • 15. موازی‌سازی بین لایه‌ای (Inter-layer Parallelism)
  • 16. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 17. روش‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
  • 18. ارتباطات هم‌زمان (Synchronous Communication)
  • 19. ارتباطات ناهم‌زمان (Asynchronous Communication)
  • 20. پروتکل‌های ارتباطی (NCCL, Gloo)
  • 21. مدیریت منابع در آموزش توزیع‌شده
  • 22. زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
  • 23. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 24. ملاحظات شبکه در آموزش توزیع‌شده
  • 25. بهینه‌سازی پهنای باند و تأخیر شبکه
  • 26. استفاده از شبکه‌های پرسرعت
  • 27. راهکارهای کاهش حجم ارتباطات
  • 28. کوانتیزاسیون گرادیان (Gradient Quantization)
  • 29. تقطیر گرادیان (Gradient Dropping)
  • 30. تکنیک‌های فشرده‌سازی ارتباطات
  • 31. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده
  • 32. Horovod: یک چارچوب محبوب
  • 33. استفاده از Horovod با TensorFlow و PyTorch
  • 34. DeepSpeed: یک چارچوب پیشرفته
  • 35. ویژگی‌های DeepSpeed (ZeRO, Offloading)
  • 36. Ray Train: یک چارچوب مقیاس‌پذیر
  • 37. استفاده از Ray Train
  • 38. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 39. چالش‌های آموزش LLMs
  • 40. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی برای LLMs
  • 41. بهینه‌سازی حافظه در آموزش LLMs
  • 42. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی ماشین
  • 43. چالش‌های آموزش مدل‌های بینایی
  • 44. استفاده از موازی‌سازی داده و مدل
  • 45. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (GNNs)
  • 46. ملاحظات خاص GNNs در آموزش توزیع‌شده
  • 47. پیاده‌سازی GNNs توزیع‌شده
  • 48. آموزش توزیع‌شده با استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (TPUs, GPUs)
  • 49. ملاحظات سخت‌افزاری
  • 50. بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری مختلف
  • 51. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 53. ملاحظات امنیتی در ارتباطات
  • 54. عیب‌یابی و مانیتورینگ در آموزش توزیع‌شده
  • 55. شناسایی گلوگاه‌ها
  • 56. ابزارهای مانیتورینگ
  • 57. مدل‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌های عظیم
  • 58. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling)
  • 59. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 60. مدیریت مجموعه داده‌های توزیع‌شده
  • 61. ذخیره‌سازی توزیع‌شده (Distributed Storage)
  • 62. دسترسی کارآمد به داده‌ها
  • 63. انطباق با چارچوب‌های داده‌ای مدرن
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 65. مفاهیم اصلی یادگیری فدرال
  • 66. مزایای یادگیری فدرال
  • 67. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 68. پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 69. ابزارها و چارچوب‌های یادگیری فدرال
  • 70. TensorFlow Federated
  • 71. PySyft
  • 72. آموزش مدل‌های قابل اعتماد و شفاف (Explainable AI)
  • 73. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 74. توزیع‌پذیری تکنیک‌های XAI
  • 75. ملاحظات اخلاقی در آموزش توزیع‌شده
  • 76. سوگیری در مدل‌ها و داده‌ها
  • 77. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 78. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای آموزش توزیع‌شده
  • 79. استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 80. استقرار محیط‌های آموزش توزیع‌شده در ابر
  • 81. مدیریت هزینه در محاسبات ابری
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بزرگ
  • 83. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌های توزیع‌شده
  • 84. متریک‌های کلیدی عملکرد
  • 85. مقایسه رویکردهای مختلف
  • 86. مطالعات موردی در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 87. مثال‌های عملی از صنایع مختلف
  • 88. یادگیری از تجربیات موفق و ناموفق
  • 89. مروری بر آخرین تحقیقات در آموزش توزیع‌شده
  • 90. روندهای آینده
  • 91. موضوعات پژوهشی نوظهور
  • 92. نکات پیشرفته برای بهینه‌سازی
  • 93. تکنیک‌های تخصصی برای کاهش مصرف حافظه
  • 94. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 95. مدیریت صف‌های کاری (Work Queues)
  • 96. پایان‌نامه و پروژه‌های پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
  • 97. راهنمایی برای انتخاب موضوع
  • 98. ساختار پیشنهادی برای پروژه‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در آموزش توزیع‌شده
  • 100. توزیع داده‌ها و اثر آن بر آموزش

📚 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.