اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بررسی تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد 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 بررسی تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 4. توکن‌سازی و واژگان در مدل‌های زبانی
  • 5. روش‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 6. کدگذاری متنی و نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
  • 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (Count-based Models)
  • 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر پیش‌بینی (Prediction-based Models)
  • 9. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
  • 10. مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 12. کوانتیزاسیون: اصول و مفاهیم پایه
  • 13. نیاز به کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 14. انواع کوانتیزاسیون (پایین‌دقت، گسسته)
  • 15. کوانتیزاسیون عدد صحیح (Integer Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون برداری (Vector Quantization)
  • 17. کوانتیزاسیون وزنی (Weight Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون فعال‌سازی (Activation Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون نامتقارن و متقارن
  • 20. کوانتیزاسیون ثابت نقطه‌ای (Fixed-Point Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون شناور نقطه‌ای (Floating-Point Quantization)
  • 22. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
  • 24. کوانتیزاسیون بدون اتلاف (Lossless Quantization)
  • 25. کوانتیزاسیون با اتلاف (Lossy Quantization)
  • 26. تکنیک‌های آموزش آگاه از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Training)
  • 27. تنظیم دقیق مدل‌های کوانتیزه شده (Fine-tuning Quantized Models)
  • 28. کوانتیزاسیون مبتنی بر خطای کمینه (Minimum Error Quantization)
  • 29. کوانتیزاسیون مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Quantization)
  • 30. کوانتیزاسیون با مقیاس‌بندی (Scaling Factor Quantization)
  • 31. کوانتیزاسیون با شیفت (Shift Quantization)
  • 32. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی
  • 33. کاهش حجم مدل‌های زبانی با کوانتیزاسیون
  • 34. افزایش سرعت استنتاج با کوانتیزاسیون
  • 35. مصرف حافظه کمتر در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 36. کوانتیزاسیون و سخت‌افزارهای تخصصی (مانند TPU, GPU)
  • 37. کوانتیزاسیون برای استقرار در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 38. چالش‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 39. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر وظایف مختلف NLP
  • 40. کوانتیزاسیون و ترجمه ماشینی
  • 41. کوانتیزاسیون و تولید متن
  • 42. کوانتیزاسیون و خلاصه‌سازی متن
  • 43. کوانتیزاسیون و پاسخ به پرسش
  • 44. کوانتیزاسیون و تحلیل احساسات
  • 45. کوانتیزاسیون و تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 46. کوانتیزاسیون و فهم زبان طبیعی (NLU)
  • 47. کوانتیزاسیون و تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 48. کوانتیزاسیون لایه‌های مختلف ترنسفورمر
  • 49. کوانتیزاسیون مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 50. کوانتیزاسیون لایه‌های Feed-Forward
  • 51. کوانتیزاسیون لایه‌های Embedding
  • 52. کوانتیزاسیون لایه‌های خروجی
  • 53. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ مختلف (مانند BERT, GPT)
  • 54. مقایسه روش‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی
  • 55. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با کوانتیزاسیون (مانند PyTorch, TensorFlow Lite)
  • 56. کوانتیزاسیون در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 57. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون در محیط‌های تولید (Production Environments)
  • 58. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده برای سخت‌افزار خاص
  • 59. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 60. کوانتیزاسیون و مسائل امنیتی مدل‌های زبانی
  • 61. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری مدل
  • 62. تکنیک‌های کاهش دقت (Low-Precision) در مدل‌های زبانی
  • 63. کوانتیزاسیون با دقت‌های مختلف (مانند INT8, FP16)
  • 64. کوانتیزاسیون سفارشی (Custom Quantization)
  • 65. کوانتیزاسیون متمرکز بر لایه (Layer-wise Quantization)
  • 66. کوانتیزاسیون متمرکز بر کانال (Channel-wise Quantization)
  • 67. کوانتیزاسیون متمرکز بر گروه (Group-wise Quantization)
  • 68. کوانتیزاسیون در طیف وسیعی از وظایف NLP
  • 69. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کوانتیزاسیون
  • 70. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 71. کوانتیزاسیون و ارتقاء عملکرد مدل‌های زبانی
  • 72. روش‌های پس از آموزش برای کوانتیزاسیون (Post-Training Quantization)
  • 73. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
  • 74. کوانتیزاسیون برای بهبود کارایی مدل‌های بزرگ
  • 75. تاثیر کوانتیزاسیون بر پایداری آموزش مدل
  • 76. کوانتیزاسیون و مقایسه مدل‌های کوانتیزه شده با مدل‌های اصلی
  • 77. کوانتیزاسیون و مدیریت منابع محاسباتی
  • 78. کوانتیزاسیون و کاربرد مدل‌های زبانی در صنایع مختلف
  • 79. کوانتیزاسیون در توسعه دستیارهای هوشمند
  • 80. کوانتیزاسیون در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. کوانتیزاسیون در پردازش مکالمات (Conversational AI)
  • 82. کوانتیزاسیون و چالش‌های مربوط به داده‌های نامتعادل
  • 83. کوانتیزاسیون و تاثیر آن بر بایاس مدل
  • 84. کوانتیزاسیون و قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی
  • 85. کوانتیزاسیون و آینده مدل‌های زبانی بزرگ
  • 86. پیشرفت‌های اخیر در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 87. کوانتیزاسیون و معماری‌های جدید مدل‌های زبانی
  • 88. کوانتیزاسیون و ادغام با تکنیک‌های دیگر فشرده‌سازی مدل
  • 89. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی سخت‌افزاری
  • 90. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ (Real-time Applications)
  • 91. کوانتیزاسیون و مسائل مربوط به استانداردسازی
  • 92. کوانتیزاسیون و ارزیابی عملکرد در مقیاس بزرگ
  • 93. کوانتیزاسیون و درس‌های آموخته شده از پروژه‌های عملی
  • 94. کوانتیزاسیون و ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی
  • 95. کوانتیزاسیون و آینده پژوهش در حوزه مدل‌های زبانی
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: Quantization بهینه سازی مدل عملکرد مدل کوانتیزاسیون مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.