آموزش جامع یادگیری ماشین توزیع شده و پردازش موازی دوره حضوری 2024
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 ۲۰۲۴ 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 ۲۰۲۴:
- استفاده از Ray و Horovod برای مدیریت مدلهای توزیع شده: پیادهسازی و بهینهسازی یادگیری ماشین توزیع شده با استفاده از جدیدترین ابزارها و چارچوبهای ۲۰۲۴
- 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
location_onمحل برگزاری
دوره های مرتبط
آموزش جامع معماریهای پیشرفته یادگیری عمیق و مدلهای Transformer حضوری 2024
آموزش جامع معماریهای پیشرفته یادگیری عمیق و مدلهای Transformer شما را با مفاهیم پیشرفته و کاربردهای این مدلها در پردازش زبان و تصویر آشنا میکند.
آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) حضوری 2024
آموزش جامع یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) شما را با مفاهیم اساسی، الگوریتمها و تکنیکهای عملی برای ساخت عاملهای هوشمند و بهینهسازی تصمیمگیری آشنا میکند.
آموزش جامع React.js و Styled Components حضوری 2024
آموزش جامع React.js و Styled Components به شما کمک میکند تا اصول React را بیاموزید و استایلدهی مدرن و داینامیک را برای طراحی رابطهای کاربری حرفهای پیادهسازی کنید.
آموزش جامع یادگیری ماشین با Python حضوری 2024
آموزش جامع یادگیری ماشین با Python: دورهای کامل برای یادگیری اصول، الگوریتمها و تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین با استفاده از پایتون. مناسب برای علاقهمندان به علم داده و هوش مصنوعی که میخواهند مهارتهای عملی در تحلیل و مدلسازی دادهها به دست آورند.
نظرات
9,000,000 تومان
مدیرعامل هلدینگ تعاونی های زنجیره تامین بهشت | مدیرکل دانشگاه متاورس ایران