اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین شتاب‌دهی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از منابع پردازشی ناهمگن

کتاب راهکارهای نوین شتاب‌دهی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از منابع پردازشی ناهمگن

تگ‌ها: آموزش مدل‌های هوشمند بهینه‌سازی زیرساخت محاسباتی پردازش ناهمگن سخت‌افزار هوش مصنوعی شتاب‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی محاسبات توزیع‌شده مدیریت منابع محاسباتی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 راهکارهای نوین شتاب‌دهی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از منابع پردازشی ناهمگن

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. معماری سیستم‌های پردازشی ناهمگن در مراکز داده مدرن
  • 3. بررسی سلسله‌مراتب حافظه و تأثیر آن بر عملکرد آموزش مدل‌ها
  • 4. تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ
  • 5. مفاهیم پایه در رایانش موازی و توزیع‌شده
  • 6. آشنایی با سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده شامل GPU و TPU و FPGA
  • 7. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های ابری و خوشه‌ای
  • 8. استراتژی‌های موازی‌سازی داده‌محور در آموزش مدل‌ها
  • 9. استراتژی‌های موازی‌سازی مدل‌محور و تقسیم‌بندی لایه‌ها
  • 10. روش‌های موازی‌سازی ترکیبی برای مدل‌های بسیار بزرگ
  • 11. بهینه‌سازی ارتباطات بین‌گرهی در خوشه‌های آموزشی
  • 12. الگوریتم‌های کاهش سربار همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 13. نقش زیرساخت‌های شبکه با تأخیر کم در شتاب‌دهی آموزش
  • 14. مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
  • 15. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و کاهش دقت محاسباتی
  • 16. استفاده از حافظه‌های اشتراکی و بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها
  • 17. زمان‌بندی هوشمند وظایف در محیط‌های محاسباتی ناهمگن
  • 18. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی هسته برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 19. بررسی معماری‌های جریان داده در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 20. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی خطا در آموزش‌های طولانی‌مدت
  • 21. استراتژی‌های تخصیص پویا و ایستا در منابع محاسباتی
  • 22. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد زیرساخت‌های محاسباتی
  • 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 24. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 25. تکنیک‌های پیش‌واکشی داده برای کاهش زمان انتظار پردازنده
  • 26. ارزیابی کارایی سیستم‌های ذخیره‌سازی در آموزش مدل‌ها
  • 27. بهینه‌سازی خط لوله آموزش با استفاده از تکنیک‌های پایپ‌لاینینگ
  • 28. مدیریت ترافیک شبکه در خوشه‌های یادگیری ماشین
  • 29. روش‌های تعادل بار در میان گره‌های محاسباتی ناهمگن
  • 30. معماری‌های مبتنی بر کانتینر برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 31. امنیت و یکپارچگی داده‌ها در فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 32. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و اقتصادی در آموزش مدل‌ها
  • 33. روش‌های بهینه‌سازی الگوریتم‌های گرادیان کاهشی در مقیاس بزرگ
  • 34. بررسی زیرساخت‌های نرم‌افزاری برای هماهنگی پردازنده‌ها
  • 35. بهینه‌سازی کتابخانه‌های ارتباطی نظیر NCCL
  • 36. استفاده از یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی منابع محاسباتی
  • 37. مدل‌سازی عملکرد سیستم برای پیش‌بینی زمان آموزش
  • 38. بررسی تأثیر ناهمگونی سخت‌افزاری بر پایداری آموزش
  • 39. تکنیک‌های کاهش نویز در سیستم‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 40. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های شتاب‌دهنده اختصاصی هوش مصنوعی

📚 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.