کتاب آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی در مقیاس بزرگ

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 کنتراستی در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری کنتراستی
  • 2. معرفی مدل‌های کنتراستی
  • 3. کاربردهای مدل‌های کنتراستی در دنیای واقعی
  • 4. چالش‌های آموزش مدل‌های کنتراستی در مقیاس بزرگ
  • 5. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
  • 6. معماری‌های توزیع‌شده: Data Parallelism
  • 7. معماری‌های توزیع‌شده: Model Parallelism
  • 8. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: PyTorch DistributedDataParallel
  • 9. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: TensorFlow Distributed
  • 10. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: Horovod
  • 11. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 12. کاهش سربار ارتباطی با استفاده از Gradient Compression
  • 13. استراتژی‌های همگام‌سازی (Synchronization) در آموزش توزیع‌شده
  • 14. استراتژی‌های ناهمگام‌سازی (Asynchronous) در آموزش توزیع‌شده
  • 15. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 16. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 17. مدیریت داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 18. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش توزیع‌شده
  • 19. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در آموزش توزیع‌شده
  • 20. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی آموزش توزیع‌شده
  • 21. ابزارهای مانیتورینگ آموزش توزیع‌شده
  • 22. بررسی و تحلیل لاگ‌های آموزش
  • 23. مقایسه عملکرد آموزش توزیع‌شده و تک‌دستگاهی
  • 24. تنظیم هایپرپارامترها در آموزش توزیع‌شده
  • 25. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
  • 26. استراتژی‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 27. تکنیک‌های Regularization در آموزش توزیع‌شده
  • 28. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های کنتراستی
  • 29. استفاده از Dropout و Batch Normalization
  • 30. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی با PyTorch
  • 31. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی با TensorFlow
  • 32. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های کنتراستی در آموزش توزیع‌شده
  • 33. استفاده از Mixed Precision Training
  • 34. بهینه‌سازی Batch Size
  • 35. استفاده از Gradient Accumulation
  • 36. بررسی case study های موفق آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی
  • 37. چالش‌های عملیاتی و راه‌حل‌های آن‌ها
  • 38. استقرار مدل‌های کنتراستی آموزش‌دیده در محیط‌های تولید
  • 39. مقیاس‌پذیری مدل‌های کنتراستی
  • 40. آینده آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی
  • 41. تحقیقات جدید در زمینه آموزش توزیع‌شده
  • 42. استفاده از Federated Learning برای مدل‌های کنتراستی
  • 43. آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی بر روی خوشه‌های ابری
  • 44. استفاده از Kubernetes برای مدیریت آموزش توزیع‌شده
  • 45. استفاده از Docker برای کانتینرسازی آموزش توزیع‌شده
  • 46. تکنیک‌های پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده مدل‌های کنتراستی بزرگ
  • 47. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها
  • 48. استفاده از تکنیک‌های Sharding
  • 49. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 50. تست و ارزیابی مدل‌های کنتراستی آموزش‌دیده در مقیاس بزرگ
  • 51. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل
  • 52. پیاده‌سازی یک خط لوله آموزش توزیع‌شده کامل
  • 53. استفاده از ابزارهای CI/CD برای خودکارسازی آموزش
  • 54. بهینه‌سازی هزینه آموزش توزیع‌شده
  • 55. استفاده از Spot Instances و Preemptible VMs

📚 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.