اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون کم‌دقت برای مدل‌های زبانی بزرگ

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون کم‌دقت برای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون کم‌دقت
  • 2. اهمیت کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. مروری بر تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 4. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
  • 5. کوانتیزاسیون باینری و سه‌تایی
  • 6. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی ثابت
  • 7. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی پویا
  • 8. کوانتیزاسیون مبتنی بر توزیع
  • 9. نرمال‌سازی در کوانتیزاسیون
  • 10. تکنیک‌های تنظیم مقیاس
  • 11. کوانتیزاسیون وزن‌ها
  • 12. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 13. کوانتیزاسیون لایه‌های مختلف مدل
  • 14. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی
  • 15. کوانتیزاسیون لایه‌های کانولوشنی
  • 16. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه
  • 17. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی
  • 18. کوانتیزاسیون لایه‌های فعال‌سازی
  • 19. تکنیک‌های پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون مبتنی بر کالیبراسیون
  • 21. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های نمونه
  • 22. کوانتیزاسیون بدون نیاز به داده (Zero-Shot Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون با تنظیم دقیق (Quantization-Aware Training)
  • 24. مفاهیم پایه در کوانتیزاسیون آگاه از آموزش
  • 25. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون آگاه از آموزش
  • 26. بهینه‌سازی تابع زیان برای کوانتیزاسیون
  • 27. تکنیک‌های انتشار گرادیان در کوانتیزاسیون
  • 28. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
  • 29. کوانتیزاسیون پارامترهای متغیر
  • 30. تکنیک‌های تخصیص بیت
  • 31. بهینه‌سازی تخصیص بیت برای دقت
  • 32. تکنیک‌های استنتاج سریع با کوانتیزاسیون
  • 33. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای مدل‌های کوانتیزه
  • 34. کوانتیزاسیون و حافظه دسترسی تصادفی (RAM)
  • 35. کوانتیزاسیون و پهنای باند حافظه
  • 36. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه
  • 38. معیارهای ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه
  • 39. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
  • 40. معیارهای ارزیابی مصرف منابع
  • 41. تکنیک‌های کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
  • 42. استفاده از گیت‌های توجه در کوانتیزاسیون
  • 43. کوانتیزاسیون برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 44. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای مدل‌های LLM
  • 45. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 46. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی
  • 47. کوانتیزاسیون در وظایف ترجمه ماشینی
  • 48. کوانتیزاسیون در وظایف تولید متن
  • 49. کوانتیزاسیون در وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 50. کوانتیزاسیون در وظایف پاسخ به سوال
  • 51. کوانتیزاسیون در مدل‌های کوچک‌شده
  • 52. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای LLMها
  • 53. کوانتیزاسیون به عنوان بخشی از فشرده‌سازی مدل
  • 54. کوانتیزاسیون و هرس مدل (Pruning)
  • 55. کوانتیزاسیون و تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 56. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 57. چالش‌های کوانتیزاسیون در دستگاه‌های با منابع محدود
  • 58. روش‌های کوانتیزاسیون برای زبان‌های مختلف
  • 59. کوانتیزاسیون در مدل‌های چندزبانه
  • 60. کوانتیزاسیون برای مدل‌های صوتی
  • 61. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تصویری
  • 62. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندوجهی
  • 63. کوانتیزاسیون در چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 64. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون با PyTorch
  • 65. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون با TensorFlow
  • 66. کتابخانه‌های متن‌باز برای کوانتیزاسیون
  • 67. ابزارهای خودکارسازی کوانتیزاسیون
  • 68. روش‌های ارزیابی کوانتیزاسیون در عمل
  • 69. مطالعات موردی کوانتیزاسیون موفق
  • 70. نمونه‌های کاربردی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 71. آینده کوانتیزاسیون در هوش مصنوعی
  • 72. روندها و پیشرفت‌های آینده در کوانتیزاسیون
  • 73. کوانتیزاسیون با دقت پایین‌تر (Low-bit Quantization)
  • 74. کوانتیزاسیون با دقت بسیار پایین (Ultra-low-bit Quantization)
  • 75. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 76. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در کوانتیزاسیون
  • 77. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 78. کوانتیزاسیون و قابلیت توضیح‌پذیری مدل
  • 79. کوانتیزاسیون و تعصبات در مدل‌های زبانی
  • 80. بررسی اخلاقی کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی
  • 81. نقش کوانتیزاسیون در توسعه پایدار هوش مصنوعی
  • 82. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 83. تأثیر کوانتیزاسیون بر تعامل انسان و ماشین
  • 84. کوانتیزاسیون و مدل‌های کوچک مقیاس (Small-scale Models)
  • 85. کوانتیزاسیون و مدل‌های بزرگ مقیاس (Large-scale Models)
  • 86. کوانتیزاسیون برای مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 87. کوانتیزاسیون برای مدل‌های پردازش سیگنال
  • 88. کوانتیزاسیون برای مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 89. کوانتیزاسیون و نرم‌افزارهای بهینه‌سازی
  • 90. کوانتیزاسیون و سخت‌افزارهای تخصصی
  • 91. کوانتیزاسیون در معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی
  • 92. کوانتیزاسیون در مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. کوانتیزاسیون و مسائل حریم خصوصی داده‌ها
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته کالیبراسیون برای کوانتیزاسیون
  • 95. کوانتیزاسیون در مدل‌های مبتنی بر معماری‌های گراف
  • 96. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
  • 97. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای زبان فارسی
  • 98. ارزیابی کوانتیزاسیون مدل‌های فارسی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: LLM quantization بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی کوانتیزاسیون کم‌دقت کوانتیزاسیون مدل زبانی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.