کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

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 Distributed 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 یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین
  • 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 5. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 6. نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه
  • 7. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری عمیق
  • 8. مفاهیم اولیهٔ پردازش موازی
  • 9. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
  • 10. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
  • 11. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 12. مفاهیم همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 13. مدل‌های ارتباطی (مانند پیام‌رسانی)
  • 14. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت داده توزیع‌شده
  • 15. ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مزایای آن
  • 16. مفاهیم هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 17. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 18. PyTorch و قابلیت‌های توزیع‌شده
  • 19. TensorFlow و قابلیت‌های توزیع‌شده
  • 20. Horovod و نحوهٔ استفاده از آن
  • 21. نکات اولیهٔ پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 22. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 23. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و نقش آن‌ها
  • 24. شبکه‌های ارتباطی پرسرعت (مانند InfiniBand)
  • 25. پیکربندی اولیهٔ نودهای محاسباتی
  • 26. نصب درایورهای GPU و کتابخانه‌های مرتبط
  • 27. تنظیمات شبکه برای ارتباط بهینه
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های موازی‌سازی
  • 29. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 30. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 31. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 32. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با PyTorch
  • 33. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با TensorFlow
  • 34. استفاده از DistributedDataParallel در PyTorch
  • 35. استفاده از MirroredStrategy در TensorFlow
  • 36. نکات کلیدی در موازی‌سازی داده
  • 37. مدیریت حافظه در موازی‌سازی داده
  • 38. بهینه‌سازی ارتباطات در موازی‌سازی داده
  • 39. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل
  • 40. تکنیک‌های تقسیم مدل
  • 41. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با PyTorch
  • 42. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با TensorFlow
  • 43. چالش‌های موازی‌سازی مدل
  • 44. مدیریت وابستگی‌ها بین لایه‌ها
  • 45. بهینه‌سازی زمان‌بندی عملیات
  • 46. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازهای توزیع‌شده
  • 47. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان کاهشی دسته‌ای توزیع‌شده
  • 48. بهینه‌سازهای مبتنی بر مدل موازی
  • 49. تکنیک‌های کاهش حجم ارتباطات
  • 50. فشرده‌سازی گرادیان‌ها
  • 51. کوانتیزاسیون گرادیان‌ها
  • 52. استفاده از تکنیک‌های کاهش پهنای باند
  • 53. نظارت و اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 54. ابزارهای نظارت بر عملکرد
  • 55. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
  • 56. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 57. تکنیک‌های اشکال‌زدایی توزیع‌شده
  • 58. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. بازیابی از خرابی نودها
  • 60. مقاومت سیستم در برابر خطا
  • 61. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری
  • 62. عوامل مؤثر بر مقیاس‌پذیری
  • 63. ارزیابی مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 64. بهبود مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
  • 65. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی پیشرفته
  • 66. بهینه‌سازی معماری مدل برای توزیع
  • 67. مدیریت منابع محاسباتی پویا
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (اختیاری، با چارچوب اسلامی)
  • 69. مفاهیم اولیهٔ یادگیری فدرال
  • 70. کاربردها و مزایای یادگیری فدرال
  • 71. چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 72. پیاده‌سازی اولیهٔ یادگیری فدرال
  • 73. ملاحظات اخلاقی در یادگیری توزیع‌شده
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. شفافیت در الگوریتم‌ها
  • 76. مسئولیت‌پذیری در نتایج
  • 77. کاربردهای عملی یادگیری توزیع‌شده در ایران (با چارچوب مجاز)
  • 78. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های توزیع‌شده
  • 79. بینایی ماشین با مدل‌های توزیع‌شده
  • 80. سیستم‌های توصیه‌گر با مقیاس بزرگ
  • 81. تحلیل کلان‌داده در حوزه‌های اقتصادی
  • 82. کاربرد در تحقیقات علمی و دانشگاهی
  • 83. مطالعهٔ موردی: پیاده‌سازی یک مدل توزیع‌شده
  • 84. انتخاب مدل و مجموعه داده
  • 85. پیکربندی سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 86. اجرای فرایند آموزش
  • 87. تحلیل نتایج و بهینه‌سازی
  • 88. آیندهٔ یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 89. روندهای نوظهور در محاسبات توزیع‌شده
  • 90. نقش هوش مصنوعی در آیندهٔ زیرساخت‌ها
  • 91. پیش‌بینی چالش‌های آینده
  • 92. آموزش عملی با استفاده از منابع داخلی
  • 93. ملاحظات امنیتی و انطباق با قوانین
  • 94. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی
  • 95. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج
  • 96. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی

📚 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.