اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی 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 و فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 3. پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمرها
  • 4. تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. مبانی کوانتیزاسیون در پردازش سیگنال
  • 6. انواع کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
  • 7. کوانتیزاسیون برداری در مدل‌های زبانی
  • 8. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی ثابت
  • 9. کوانتیزاسیون فلوتینگ پوینت
  • 10. کوانتیزاسیون بر اساس آمار توزیع داده
  • 11. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
  • 12. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 14. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 15. روش‌های کاهش خطا در کوانتیزاسیون
  • 16. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 17. کوانتیزاسیون باینری و تربینری
  • 18. کوانتیزاسیون ماتریس‌های پراکنده
  • 19. کوانتیزاسیون در معماری‌های مختلف LLM
  • 20. کاربرد کوانتیزاسیون در مدل‌های GPT
  • 21. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 22. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 23. تأثیر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
  • 24. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
  • 25. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های با منابع محدود
  • 26. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص
  • 27. ابزارهای پیاده‌سازی کوانتیزاسیون (TensorFlow Lite, PyTorch)
  • 28. مبانی فشرده‌سازی مدل
  • 29. روش‌های فشرده‌سازی مبتنی بر حذف
  • 30. هَرَس کردن (Pruning) وزن‌ها
  • 31. هَرَس کردن ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 32. کاهش رتبه (Low-Rank Factorization)
  • 33. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 34. تکنیک‌های تقطیر دانش
  • 35. فشرده‌سازی مدل با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی مبتنی بر پارامتر
  • 37. کدگذاری پارامترها
  • 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی مبتنی بر معماری
  • 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی ترکیبی
  • 40. ارزیابی مدل‌های فشرده‌شده
  • 41. شاخص‌های ارزیابی فشرده‌سازی
  • 42. تاثیر فشرده‌سازی بر مصرف انرژی
  • 43. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای موبایل
  • 44. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای پردازش ابری
  • 45. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی در زمان واقعی
  • 46. چالش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 47. روش‌های نوین در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 48. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی همزمان
  • 49. اثر متقابل کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی
  • 50. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سخت‌افزار
  • 51. کاربرد فشرده‌سازی در پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 52. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 53. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
  • 54. ارزیابی مدل‌های فشرده در زبان فارسی
  • 55. ملاحظات اخلاقی در کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی
  • 56. امنیت در مدل‌های فشرده‌شده
  • 57. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های فشرده
  • 58. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های توصیه‌گر
  • 59. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 60. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 61. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های تولید متن
  • 62. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های درک مطلب
  • 63. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 64. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های تحلیل احساسات
  • 65. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار
  • 66. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 67. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های تشخیص گفتار
  • 68. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های تولید گفتار
  • 69. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 70. معرفی چارچوب‌های نرم‌افزاری برای کوانتیزاسیون
  • 71. معرفی چارچوب‌های نرم‌افزاری برای فشرده‌سازی
  • 72. مطالعات موردی: کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی موفق
  • 73. آینده کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 74. مباحث پیشرفته در کوانتیزاسیون
  • 75. مباحث پیشرفته در فشرده‌سازی مدل
  • 76. تلفیق تکنیک‌های کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی
  • 77. بهینه‌سازی هوشمند پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 78. بهینه‌سازی هوشمند پارامترهای فشرده‌سازی
  • 79. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 80. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های گراف
  • 81. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای مدل‌های ادراکی چندوجهی
  • 82. کاربرد کوانتیزاسیون در هوش مصنوعی مولد
  • 83. کاربرد فشرده‌سازی در هوش مصنوعی مولد
  • 84. توسعه مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
  • 85. استفاده از کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی کوچک
  • 86. استفاده از فشرده‌سازی برای مدل‌های زبانی کوچک
  • 87. اندازه‌گیری تأثیر کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی بر عملکرد
  • 88. روش‌های خودکار کوانتیزاسیون
  • 89. روش‌های خودکار فشرده‌سازی
  • 90. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی برای کاربردهای صنعتی
  • 91. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه سلامت
  • 92. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه آموزش
  • 93. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه مالی
  • 94. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه ارتباطات
  • 95. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه حمل و نقل
  • 96. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه کشاورزی
  • 97. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه محیط زیست
  • 98. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه انرژی
  • 99. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه هنر و فرهنگ
  • 100. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی در حوزه رسانه
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: Artificial Intelligence LLM Model Compression Quantization پردازش زبان طبیعی فشرده‌سازی مدل کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.