کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision 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 Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آموزش با دقت ترکیبی
  • 2. اهمیت و مزایای آموزش با دقت ترکیبی
  • 3. معرفی انواع داده و دقت‌های محاسباتی
  • 4. آشنایی با اعداد ممیز شناور (Floating-Point Numbers)
  • 5. فرمت‌های مختلف داده در آموزش عمیق (FP32, FP16, BF16)
  • 6. تبدیل داده‌ها بین فرمت‌های مختلف دقت
  • 7. کاهش مصرف حافظه با استفاده از دقت کمتر
  • 8. کاهش زمان آموزش با استفاده از دقت کمتر
  • 9. بررسی تاثیر دقت بر دقت مدل
  • 10. معرفی کتابخانه‌های پشتیبانی‌کننده آموزش با دقت ترکیبی (PyTorch, TensorFlow)
  • 11. پیاده‌سازی آموزش با دقت ترکیبی در PyTorch
  • 12. پیاده‌سازی آموزش با دقت ترکیبی در TensorFlow
  • 13. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP) در PyTorch
  • 14. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP) در TensorFlow
  • 15. تنظیم دقیق پارامترهای AMP برای بهینه‌سازی عملکرد
  • 16. مقایسه عملکرد AMP با روش‌های دستی
  • 17. مقایسه عملکرد FP16 و BF16
  • 18. بررسی پایداری آموزش با دقت ترکیبی
  • 19. راه‌های مقابله با سرریز و کم‌ریز شدن (Overflow/Underflow)
  • 20. استفاده از Loss Scaling برای بهبود پایداری
  • 21. مقایسه Loss Scaling استاتیک و دینامیک
  • 22. تاثیر Batch Size بر عملکرد آموزش با دقت ترکیبی
  • 23. انتخاب Batch Size مناسب برای دقت‌های مختلف
  • 24. بررسی تاثیر Optimizer بر آموزش با دقت ترکیبی
  • 25. استفاده از Optimizerهای سازگار با دقت ترکیبی (AdamW, SGD)
  • 26. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در آموزش با دقت ترکیبی
  • 27. استفاده از Learning Rate Scheduler در آموزش با دقت ترکیبی
  • 28. بهینه‌سازی حافظه GPU در آموزش با دقت ترکیبی
  • 29. استفاده از Gradient Accumulation برای افزایش Batch Size موثر
  • 30. بررسی تاثیر دقت بر Generalization مدل
  • 31. تنظیم‌کننده‌های Regularization برای بهبود Generalization
  • 32. استفاده از Quantization برای کاهش بیشتر اندازه مدل
  • 33. معرفی Quantization Aware Training
  • 34. مقایسه Post-Training Quantization و Quantization Aware Training
  • 35. پیاده‌سازی Quantization Aware Training در PyTorch
  • 36. پیاده‌سازی Quantization Aware Training در TensorFlow
  • 37. استفاده از Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 38. معرفی Magnitude Pruning و دیگر روش‌های Pruning
  • 39. پیاده‌سازی Pruning در PyTorch
  • 40. پیاده‌سازی Pruning در TensorFlow
  • 41. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های مختلف (CNN, RNN, Transformer)
  • 42. آموزش با دقت ترکیبی برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. آموزش با دقت ترکیبی برای مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 44. آموزش با دقت ترکیبی برای مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 45. استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد آموزش با دقت ترکیبی بر روی سخت‌افزارهای مختلف (GPU, TPU)
  • 47. استفاده از Tensor Cores برای تسریع محاسبات FP16
  • 48. بررسی تاثیر نوع GPU بر عملکرد آموزش با دقت ترکیبی
  • 49. خطایابی و رفع اشکال در آموزش با دقت ترکیبی
  • 50. ابزارهای مانیتورینگ برای آموزش با دقت ترکیبی
  • 51. بهینه‌سازی کد برای استفاده حداکثری از دقت ترکیبی
  • 52. بررسی نمونه‌های کاربردی موفق آموزش با دقت ترکیبی
  • 53. مطالعه موردی: کاهش زمان آموزش مدل‌های بزرگ با دقت ترکیبی
  • 54. آینده آموزش با دقت ترکیبی و روندهای جدید
  • 55. بررسی فرمت‌های جدید داده و دقت‌های محاسباتی
  • 56. استفاده از دقت ترکیبی در Edge Computing
  • 57. چالش‌ها و فرصت‌های آموزش با دقت ترکیبی در دنیای واقعی
  • 58. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش با دقت ترکیبی
  • 59. استفاده از آموزش با دقت ترکیبی در کاربردهای حساس به زمان
  • 60. تکنیک‌های پیشرفته برای افزایش پایداری آموزش با دقت ترکیبی
  • 61. بهینه‌سازی توزیع شده آموزش با دقت ترکیبی
  • 62. استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 63. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر امنیت مدل‌ها

📚 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.