لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مدلهای هوش مصنوعی مولد و سیستمهای GPU
- آخرین آپدیت
دانلود Generative AI Models and GPU Systems
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره به بررسی مبانی و تکامل سیستمهای یادگیری عمیق مولد مدرن میپردازد و شما را از یادگیری بازنمایی نهفته (Latent Representation) تا معماریهای پیشرفته انتشار (Diffusion) و استراتژیهای استقرار مقیاسپذیر در GPU هدایت میکند. این دوره با ترکیب عمق مفهومی بالا و نمایشهای عملی، مسیری ساختاریافته را از طریق پارادایمهای مدلسازی مولد، نوآوریهای معماری و تکنیکهای بهینهسازی آماده تولید فراهم میکند.
شما با درک خودکدگذارها (Autoencoders) و خودکدگذارهای تغییراتی (VAEs) شروع خواهید کرد و بررسی میکنید که شبکههای عصبی چگونه بازنماییهای نهفته فشرده و فضاهای احتمالی ساختاریافته را یاد میگیرند. از آنجا، به سراغ شبکههای مولد رقابتی (GANs) خواهید رفت و دینامیکهای آموزش رقابتی، چالشهای ناپایداری و بهبودهای معماری مانند DCGAN و CycleGAN را تحلیل خواهید کرد. با پیشرفت دوره، درک عمیقی از مدلهای انتشار (Diffusion Models) شامل DDPM، سیستمهای حذف نویز مبتنی بر U-Net، انتشار نهفته (Latent Diffusion) و تکنیکهای تولید شرطی که قدرتبخش سیستمهای مدرن متن-به-تصویر هستند، کسب خواهید کرد.
سپس دوره به سمت سیستمهای GPU و یادگیری عمیق مقیاسپذیر گسترش مییابد. شما بار کاری تشخیص و بخشبندی اشیا، آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision)، استراتژیهای موازیسازی دادههای توزیعشده، موازیسازی مدل و استقرار آماده تولید در GPU را بررسی خواهید کرد. از طریق نمایشهای عملی و تمرینهای بنچمارک، خواهید دید که چگونه سیستمهای مولد مدرن ضمن برقراری تعادل بین محدودیتهای حافظه، محاسبات و تأخیر، به شکلی کارآمد مقیاسپذیر میشوند.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
• نحوه یادگیری بازنماییهای نهفته ساختاریافته توسط Autoencoders و VAEs را توضیح دهید.
• دینامیکهای آموزش GAN را تحلیل کرده و مشکلات ناپایداری مانند فروپاشی مُد (Mode Collapse) را تشخیص دهید.
• معماریهای پیشرفته GAN را مقایسه کرده و توازن کیفیت خروجی را ارزیابی کنید.
• اصول مدلهای انتشار و فرآیندهای حذف نویز معکوس را درک کنید.
• سیستمهای انتشار مبتنی بر U-Net را برای تولید تصویر شرطی طراحی کنید.
• انتشار مشروط به متن را با تکنیکهای نمونهبرداری هدایتشده پیادهسازی کنید.
• استراتژیهای آموزش با دقت ترکیبی و GPU توزیعشده را برای مدلهای مقیاس بزرگ به کار ببرید.
• خط لوله (Pipeline) استقرار آماده تولید برای سیستمهای هوش مصنوعی مولد طراحی کنید.
این دوره برای مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان یادگیری ماشین، پژوهشگران و دانشجویان پیشرفتهای که میخواهند درک دقیقی از مدلسازی مولد فراتر از استفاده سطحی از API داشته باشند، ایدهآل است. داشتن دانش پایه در پایتون، جبر خطی و شبکههای عصبی مفید خواهد بود.
مدلهای انتشار نهفته (Latent Diffusion)
Latent Diffusion Models
نمایش عملی: تولید تصویر شرطی: تنظیمات انتشار
Demonstration: Conditional Image Generation: Diffusion Setup
نمایش عملی: تولید تصویر شرطی: نمونهبرداری و کنترل
Demonstration: Conditional Image Generation: Sampling and Control
نمایش عملی: انتشار مشروط به متن: کدگذاری
Demonstration: Text Conditioned Diffusion: Encoding
نمایش عملی: انتشار مشروط به متن: شرطیسازی
Demonstration: Text Conditioned Diffusion: Conditioning
نمایش عملی: انتشار مشروط به متن: آموزش
Demonstration: Text Conditioned Diffusion: Training
نمایش عملی: انتشار مشروط به متن: هدایت (Guidance)
Demonstration: Text Conditioned Diffusion: Guidance
سیستمهای GPU و یادگیری عمیق مقیاسپذیر
GPU Systems and Scalable Deep Learning
معماری GPU و محاسبات موازی برای هوش مصنوعی
GPU Architecture and Parallel Computing for AI
نمایش عملی: درک هستههای CUDA و بلوکهای رشته: مبانی
Demonstration: Understanding CUDA Cores and Thread Blocks: Fundamentals
نمایش عملی: درک هستههای CUDA و بلوکهای رشته: موازیسازی و حافظه
Demonstration: Understanding CUDA Cores and Thread Blocks: Parallelism and Memory
نمایش عملی: پروفایلبندی بهرهوری GPU و گلوگاههای حافظه: مقیاسپذیری
Demonstration: Profiling GPU Utilization and Memory Bottlenecks: Scaling
نمایش عملی: پروفایلبندی بهرهوری GPU و گلوگاههای حافظه: شناسایی گلوگاه
Demonstration: Profiling GPU Utilization and Memory Bottlenecks: Bottleneck Profiling
استراتژیهای آموزش با دقت ترکیبی و چند GPU
Mixed Precision and Multi-GPU Training Strategies
نمایش عملی: پیادهسازی آموزش با دقت ترکیبی: حافظه
Demonstration: Implementing Mixed Precision Training: Memory
نمایش عملی: پیادهسازی آموزش با دقت ترکیبی: تنظیمات آموزش
Demonstration: Implementing Mixed Precision Training: Training Setup
نمایش عملی: پیادهسازی آموزش با دقت ترکیبی: AMP
Demonstration: Implementing Mixed Precision Training: AMP
نمایش عملی: تنظیمات آموزش موازی دادههای توزیعشده: محیط و آمادهسازی دادهها
Demonstration: Distributed Data Parallel Training Setup: Environment and Data Preparation
نمایش عملی: تنظیمات آموزش موازی دادههای توزیعشده: آموزش DDP و مقیاسپذیری
Demonstration: Distributed Data Parallel Training Setup: DDP Training and Scaling
موازیسازی مدل و بهینهسازی استنتاج مبتنی بر GPU
Model Parallelism and GPU-Based Inference Optimization
نمایش عملی: بنچمارک عملکرد CPU در مقابل GPU: بنچمارک بار کاری
Demonstration: CPU vs GPU Performance Benchmarking: Workload Benchmarking
نمایش عملی: بنچمارک عملکرد CPU در مقابل GPU: آموزش عصبی
Demonstration: CPU vs GPU Performance Benchmarking: Neural Training
نمایش عملی: مانیتورینگ و بهینهسازی حافظه GPU: ردیابی حافظه
Demonstration: GPU Memory Monitoring and Optimizing: Memory Tracking
نمایش عملی: مانیتورینگ و بهینهسازی حافظه GPU: تکنیک بهینهسازی
Demonstration: GPU Memory Monitoring and Optimizing: Optimization Technique
نمایش نظرات