اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی AMD Instinct

کتاب راهنمای جامع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی AMD Instinct

تگ‌ها: AMD Instinct GPU آموزش مدل هوش مصنوعی پردازش گرافیکی پردازش موازی تنظیم دقیق مدل سخت‌افزار محاسباتی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 جامع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی AMD Instinct

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های محاسباتی و پردازش‌های سنگین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی AMD Instinct و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با پلتفرم نرم‌افزاری ROCm و اکوسیستم برنامه‌نویسی برای GPU
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای پردازنده‌های AMD در سیستم‌های مبتنی بر لینوکس
  • 4. بررسی تفاوت‌های معماری CDNA با سایر معماری‌های پردازشی
  • 5. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها در کارت‌های گرافیک Instinct
  • 6. مفاهیم پایه در محاسبات موازی و مدل برنامه‌نویسی HIP
  • 7. معرفی کتابخانه‌های شتاب‌دهنده محاسباتی برای هوش مصنوعی در محیط ROCm
  • 8. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های حجیم برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 9. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از توان پردازشی GPU
  • 10. مبانی آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر روی سخت‌افزارهای AMD
  • 11. تنظیم و پیکربندی فریم‌ورک PyTorch برای بهره‌برداری از شتاب‌دهنده‌های AMD
  • 12. مدیریت توزیع‌شدگی بار محاسباتی در خوشه‌های GPU
  • 13. روش‌های بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در ابعاد بزرگ
  • 14. تکنیک‌های کاهش دقت محاسباتی (Mixed Precision Training) برای افزایش سرعت
  • 15. بررسی نقش حافظه HBM در رفع گلوگاه‌های آموزش مدل
  • 16. استراتژی‌های پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
  • 17. پایش و نظارت بر عملکرد سخت‌افزار در حین فرآیند آموزش با ابزارهای ROCm
  • 18. مدیریت خطاهای رایج و دیباگ کردن برنامه‌های موازی در محیط AMD
  • 19. مبانی تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های هوش مصنوعی بر روی Instinct
  • 20. استفاده از روش‌های تنظیم دقیق کارآمد (PEFT) برای کاهش مصرف منابع
  • 21. پیاده‌سازی متدهای LoRA و QLoRA در بسترهای پردازشی AMD
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی و مدیریت حرارتی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
  • 23. استراتژی‌های پس‌پردازش (Post-training) و هم‌سوسازی مدل با دستورالعمل‌های انسانی
  • 24. کمی‌سازی (Quantization) مدل‌های آموزش‌دیده برای استقرار بهینه
  • 25. ارزیابی دقت و عملکرد مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
  • 26. استفاده از کتابخانه vLLM برای استنتاج سریع مدل‌ها بر روی AMD
  • 27. مدیریت حافظه در زمان استنتاج مدل‌های بزرگ چندوجهی
  • 28. به‌کارگیری کانتینرها در مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی هوش مصنوعی
  • 29. ملاحظات امنیتی در مدیریت منابع محاسباتی و داده‌های آموزشی
  • 30. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای استفاده حداکثری از هسته‌های ماتریسی
  • 31. بررسی موردی: آموزش مدل‌های ترنسفورمر روی پردازنده‌های سری Instinct
  • 32. مستندسازی و گزارش‌گیری از فرآیندهای آموزش در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 33. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های نرم‌افزاری
  • 34. مبانی مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی در مراکز داده
  • 35. تکنیک‌های برقراری ارتباط بین‌گره‌ای (Inter-node Communication) با استفاده از ROCm
  • 36. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های بومی محاسبات سنگین با تکیه بر دانش متخصصان داخلی
  • 37. ارائه راهکارهای بومی‌سازی شده برای استفاده از توان پردازشی GPU در پروژه‌های ملی
  • 38. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه و آموزش هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای علمی کشور

📚 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.