آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی حضوری 2025

آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی به شما کمک می‌کند تا با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌ شده و بزرگ‌ مقیاس آشنا شوید.

با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهایی مانند TensorFlow، PyTorch، Horovod و Ray، شما قادر خواهید بود مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را در محیط‌های توزیعی و ابری پیاده‌سازی کنید و مهارت‌های خود را در زمینه مدیریت منابع و بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ بهبود بخشید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و تکنیک‌های پردازش موازی برای مدیریت و آموزش مدل‌های بزرگ در محیط‌های مقیاس‌پذیر
• مناسب برای مهندسان داده، برنامه‌ نویسان و متخصصین هوش مصنوعی که به دنبال پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیعی و بزرگ‌ مقیاس هستند
• آموزش تکنیک‌های توزیع و پردازش موازی برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق و ماشین بر روی داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهایی مانند TensorFlow، PyTorch، Horovod و Ray
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی شامل یادگیری موازی و توزیعی در محیط‌های ابری و سرورهای محلی
• استفاده از ابزارهای پیشرفته برای بهینه‌سازی و مدیریت منابع پردازشی شامل CPU، GPU و TPU در محیط‌های توزیعی
• آشنایی با روش‌های جدید 2025 برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های توزیع‌ شده و پردازش موازی

پیش‌نیازهای آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی:

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی با مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• آشنایی با مبانی پردازش توزیع‌ شده و مدیریت منابع سیستم

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی:

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌ شده

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی
• بررسی نیازهای مدل‌های یادگیری ماشین بزرگ و پیچیده به پردازش توزیعی
• آشنایی با معماری‌های توزیعی برای اجرای یادگیری ماشین
• پروژه عملی: بررسی کارایی یادگیری ماشین در محیط‌های تک‌ سیستمی و توزیع‌ شده

جلسه دوم (۳ ساعت):

• معرفی ابزارها و چارچوب‌های یادگیری ماشین توزیع‌ شده مانند TensorFlow Distributed، PyTorch Distributed و Horovod
• بررسی تفاوت بین یادگیری ماشین همزمان و غیر همزمان
• پروژه عملی: راه‌اندازی محیط یادگیری توزیع‌ شده با TensorFlow

هفته دوم: پیاده‌سازی یادگیری ماشین توزیع‌ شده با TensorFlow

جلسه سوم (۳ ساعت):

• آموزش نحوه استفاده از TensorFlow Distributed برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی چندین ماشین یا سرور
• بررسی تکنیک‌های توزیع داده‌ها و مدل‌ها بین چندین پردازشگر
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین توزیع‌ شده با استفاده از TensorFlow Distributed

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• بهینه‌سازی مدل‌های توزیع‌ شده در TensorFlow و نحوه استفاده از تکنیک‌های Gradient Aggregation
• بررسی مدیریت منابع و بهینه‌سازی حافظه و پردازش‌ها
• پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل TensorFlow Distributed برای بهبود سرعت و کارایی

هفته سوم: یادگیری موازی با PyTorch و Horovod

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی PyTorch Distributed و نحوه استفاده از آن برای یادگیری موازی
• نحوه پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌های بزرگ با استفاده از PyTorch
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل PyTorch Distributed برای آموزش موازی

جلسه ششم (۳ ساعت):

• معرفی Horovod به‌عنوان یک چارچوب قدرتمند برای یادگیری ماشین توزیع‌ شده در TensorFlow و PyTorch
• نحوه پیاده‌سازی آموزش موازی در محیط‌های GPU و CPU با استفاده از Horovod
• پروژه عملی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های توزیع‌ شده با Horovod بر روی GPUها

هفته چهارم آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی: بهینه‌سازی منابع و پردازش با Ray

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• معرفی Ray به‌عنوان یک چارچوب مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین توزیع‌ شده و مدیریت پردازش‌ها
• بررسی تکنیک‌های مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های توزیع‌ شده
• پروژه عملی: پیاده‌سازی و مدیریت یک مدل توزیع‌شده با استفاده از Ray برای مقیاس‌پذیری بهتر

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• نحوه استفاده از Ray برای اجرای چندین مدل به‌صورت موازی و مدیریت کارهای بزرگ
• بررسی استراتژی‌های پردازش داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین توزیع‌ شده با Ray
• پروژه عملی: استفاده از Ray برای مدیریت و بهینه‌سازی اجرای چندین مدل توزیع‌ شده در محیط تولیدی

هفته پنجم: یادگیری توزیعی در محیط‌های ابری

جلسه نهم (۳ ساعت):

• بررسی چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری ماشین توزیع‌ شده در محیط‌های ابری
• استفاده از سرویس‌های ابری مانند AWS و Google Cloud برای اجرای مدل‌های یادگیری توزیع‌ شده
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین توزیع‌ شده در AWS با استفاده از Amazon SageMaker

جلسه دهم (۳ ساعت):

• استفاده از Google Cloud TPU‌ها برای تسریع یادگیری ماشین توزیع‌ شده
• بررسی چگونگی اجرای مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ‌مقیاس بر روی TPU و GPU
• پروژه عملی: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی TPU در Google Cloud

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین توزیع‌ شده برای یک مسئله واقعی
• راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی و استقرار یک مدل یادگیری ماشین توزیع‌ شده با استفاده از ابزارهای پیشرفته TensorFlow یا PyTorch

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و توسعه تخصص در زمینه یادگیری ماشین توزیع‌ شده و موازی

ویژگی‌های جدید آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع‌ شده و پردازش موازی 2025:

• استفاده از Ray و Horovod برای مدیریت مدل‌های توزیع‌ شده: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی یادگیری ماشین توزیع‌ شده با استفاده از جدیدترین ابزارها و چارچوب‌های 2025
• اجرای یادگیری توزیع‌شده در محیط‌های ابری: استفاده از سرویس‌های ابری AWS و Google Cloud برای آموزش و مدیریت مدل‌های بزرگ‌ مقیاس
• بهینه‌سازی منابع در محیط‌های توزیعی: یادگیری تکنیک‌های جدید برای مدیریت منابع و بهبود کارایی مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌ شده در محیط‌های محاسباتی بزرگ