اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع و کاربردی یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر با PyTorch و Ray

کتاب آموزش جامع و کاربردی یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر با PyTorch و Ray

تگ‌ها: آموزش PyTorch آموزش یادگیری عمیق برنامه‌نویسی Ray بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش موازی در پایتون محاسبات توزیع‌شده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

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 آموزش جامع و کاربردی یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر با PyTorch و Ray

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: محاسبات توزیع‌شده و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری کتابخانه PyTorch برای پردازش موازی
  • 3. نصب و پیکربندی محیط Ray برای محاسبات توزیع‌شده
  • 4. بررسی مفاهیم پایه در رایانش ابری و خوشه‌ای برای هوش مصنوعی
  • 5. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 6. مبانی محاسبات توزیع‌شده و مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 7. کار با Ray Core برای اجرای وظایف ناهمگام
  • 8. مدیریت وضعیت و داده‌ها در خوشه‌های محاسباتی
  • 9. استراتژی‌های موازی‌سازی داده در PyTorch
  • 10. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با استفاده از Distributed Data Parallel
  • 11. بهینه‌سازی عملیات ورودی و خروجی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 12. استفاده از Ray Data برای پیش‌پردازش توزیع‌شده داده‌های حجیم
  • 13. آموزش مدل‌های بزرگ با استفاده از قابلیت‌های Ray Train
  • 14. تنظیم دقیق ابرپارامترها به صورت توزیع‌شده با Ray Tune
  • 15. الگوریتم‌های جستجوی بهینه برای یافتن بهترین پارامترهای مدل
  • 16. پیاده‌سازی خط لوله آموزش مدل با مدیریت خطا و پایداری
  • 17. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده در محیط‌های توزیع‌شده
  • 18. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف در خوشه‌های GPU
  • 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های سنگین
  • 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کوانتایزاسیون مدل برای استنتاج سریع‌تر
  • 21. معرفی استراتژی‌های توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. بررسی چالش‌های هماهنگی بین گره‌های محاسباتی
  • 23. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری عملکرد مدل در حین آموزش توزیع‌شده
  • 24. استفاده از Ray Dashboard برای تحلیل عملکرد خوشه
  • 25. دیباگ کردن کدهای یادگیری عمیق در محیط‌های توزیع‌شده
  • 26. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی نقاط بررسی مدل
  • 27. مقیاس‌پذیری استنتاج مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 28. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با Ray Serve
  • 29. مدیریت ترافیک و تعادل بار در سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 30. امنیت در تبادل داده‌های مدل‌های توزیع‌شده
  • 31. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های کاربر
  • 32. بهینه‌سازی شبکه و کاهش سربار ارتباطی بین گره‌ها
  • 33. آموزش مدل‌های ترکیبی با استفاده از Ray و PyTorch Lightning
  • 34. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل برای شبکه‌های عصبی بسیار عمیق
  • 35. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی توزیع‌شده با Ray Rllib
  • 36. مدیریت چرخه‌حیات مدل در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 37. بررسی نقش زیرساخت‌های محاسباتی بومی در توسعه هوش مصنوعی
  • 38. استفاده از کانتینرها در مدیریت خوشه‌های یادگیری عمیق
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های مقیاس‌یافته در محیط‌های واقعی
  • 40. توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین با قابلیت اطمینان بالا
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در مقیاس بزرگ
  • 42. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های داده‌محور
  • 43. تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 44. استفاده از یادگیری انتقالی در مقیاس توزیع‌شده
  • 45. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج آموزش‌های توزیع‌شده
  • 46. ارائه راهکارهای بومی برای پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
  • 47. خلاصه و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر در ایران

📚 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.