اکسپرس 24
کتاب آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی

کتاب آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی

تگ‌ها: Distributed Training آموزش مدل بهینه‌سازی الگوریتم توزیع‌شده مدل‌های بزرگ مقیاس‌پذیری 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 آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم اساسی موازی‌سازی محاسبات
  • 3. معماری‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
  • 4. چارچوب‌های اصلی آموزش توزیع‌شده: TensorFlow، PyTorch، Horovod
  • 5. ارتباطات بین فرآیندی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 6. استراتژی‌های تقسیم داده: Data Parallelism
  • 7. استراتژی‌های تقسیم مدل: Model Parallelism
  • 8. ترکیب Data Parallelism و Model Parallelism
  • 9. بهینه‌سازی ارتباطات: کاهش حجم داده‌های ارسالی
  • 10. فشرده‌سازی گرادیان
  • 11. کاهش دقت محاسبات (Mixed Precision Training)
  • 12. همگام‌سازی گرادیان: Synchronous vs. Asynchronous
  • 13. تکنیک‌های همگام‌سازی: All-Reduce، Parameter Server
  • 14. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده: GPU، TPU
  • 15. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 16. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
  • 17. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده: چالش‌ها و راهکارها
  • 18. توزیع آموزش بر روی خوشه‌های محلی
  • 19. توزیع آموزش بر روی سرویس‌های ابری
  • 20. استفاده از کانتینرها (Docker) برای آموزش توزیع‌شده
  • 21. خودکارسازی استقرار و مدیریت آموزش توزیع‌شده (Kubernetes)
  • 22. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
  • 23. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در آموزش توزیع‌شده
  • 24. تکنیک‌های تحمل خطا در آموزش توزیع‌شده
  • 25. استفاده از Checkpointing برای بازیابی از خطاها
  • 26. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در آموزش توزیع‌شده
  • 27. بهینه‌سازی اندازه Batch در آموزش توزیع‌شده
  • 28. استفاده از Learning Rate Scheduling در آموزش توزیع‌شده
  • 29. توزیع آموزش مدل‌های ترانسفورمر
  • 30. توزیع آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 31. توزیع آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 32. توزیع آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 33. توزیع آموزش مدل‌های پیشنهادی (Recommendation Systems)
  • 34. توزیع آموزش مدل‌های تشخیص تقلب
  • 35. توزیع آموزش مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 36. استفاده از Federated Learning برای آموزش توزیع‌شده
  • 37. حفظ حریم خصوصی در آموزش توزیع‌شده: Differential Privacy
  • 38. تکنیک‌های رمزنگاری برای آموزش توزیع‌شده
  • 39. بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 40. استفاده از Reinforcement Learning برای بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 41. بهینه‌سازی توزیع‌شده Hyperparameter
  • 42. استفاده از Bayesian Optimization برای بهینه‌سازی Hyperparameter
  • 43. توزیع آموزش با استفاده از کتابخانه Ray
  • 44. توزیع آموزش با استفاده از کتابخانه Dask
  • 45. توزیع آموزش با استفاده از کتابخانه PySyft
  • 46. توزیع آموزش با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر Gradient Accumulation
  • 47. تکنیک‌های کاهش Communication Overhead در شبکه‌های با پهنای باند محدود
  • 48. توزیع آموزش مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 49. توزیع آموزش مدل‌های Variational Autoencoders (VAEs)
  • 50. توزیع آموزش مدل‌های Graph Neural Networks (GNNs)
  • 51. توزیع آموزش مدل‌های Knowledge Graph Embedding
  • 52. توزیع آموزش مدل‌های Multi-Task Learning
  • 53. توزیع آموزش مدل‌های Transfer Learning
  • 54. توزیع آموزش مدل‌های Meta-Learning
  • 55. توزیع آموزش مدل‌های Few-Shot Learning
  • 56. توزیع آموزش مدل‌های Self-Supervised Learning
  • 57. تکنیک‌های Load Balancing در آموزش توزیع‌شده
  • 58. استفاده از روش‌های Scheduling برای بهبود کارایی آموزش توزیع‌شده
  • 59. بررسی Case Studies موفق در آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
  • 60. چالش‌های آینده در آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
  • 61. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 62. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 63. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری نیمه نظارت (Semi-Supervised Learning)
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش اثرات نویز در آموزش توزیع‌شده
  • 65. استفاده از Quantization برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت آموزش
  • 66. توزیع آموزش با استفاده از Distributed Data Parallel (DDP)
  • 67. توزیع آموزش با استفاده از Fully Sharded Data Parallel (FSDP)
  • 68. توزیع آموزش با استفاده از Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
  • 69. تکنیک‌های تنظیم خودکار (Auto-tuning) برای بهینه‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 70. توزیع آموزش مدل‌های یادگیری مبتنی بر توجه (Attention-based Models)
  • 71. توزیع آموزش مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based Models)
  • 72. توزیع آموزش مدل‌های مبتنی بر تبدیل (Transformer-based Models)

📚 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.