اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون گسسته و پیوسته در 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 گسسته و پیوسته در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. ساختار توکن‌سازی در مدل‌های زبانی
  • 3. انواع توکن‌سازی: Byte Pair Encoding (BPE)
  • 4. انواع توکن‌سازی: WordPiece
  • 5. انواع توکن‌سازی: SentencePiece
  • 6. کوانتیزاسیون چیست؟ مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون
  • 7. کوانتیزاسیون گسسته در مقابل کوانتیزاسیون پیوسته
  • 8. اهمیت کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی
  • 9. کوانتیزاسیون اعداد صحیح (Integer Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون اعداد ممیز شناور (Floating-Point Quantization)
  • 11. کوانتیزاسیون گسسته: نمایش مقادیر با تعداد محدود
  • 12. کوانتیزاسیون پیوسته: حفظ دقت مقادیر
  • 13. تکنیک‌های کوانتیزاسیون گسسته: K-Means Clustering
  • 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون گسسته: Vector Quantization (VQ)
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون گسسته: Product Quantization (PQ)
  • 16. کوانتیزاسیون گسسته در لایه‌های Embedding
  • 17. کوانتیزاسیون گسسته در لایه‌های Attention
  • 18. کوانتیزاسیون گسسته در لایه‌های Feed-Forward
  • 19. کوانتیزاسیون گسسته در فرآیند پیش‌بینی
  • 20. کوانتیزاسیون پیوسته: کاهش دقت نمایش اعداد
  • 21. کوانتیزاسیون پیوسته: کوانتیزاسیون ناهمگن (Uniform Quantization)
  • 22. کوانتیزاسیون پیوسته: کوانتیزاسیون ناهمگن (Non-Uniform Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون پیوسته: کوانتیزاسیون نمایی (Logarithmic Quantization)
  • 24. کوانتیزاسیون پیوسته در لایه‌های Embedding
  • 25. کوانتیزاسیون پیوسته در لایه‌های Attention
  • 26. کوانتیزاسیون پیوسته در لایه‌های Feed-Forward
  • 27. کوانتیزاسیون پیوسته در فرآیند پیش‌بینی
  • 28. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 29. کوانتیزاسیون گسسته و پیوسته برای کاهش حجم مدل
  • 30. کوانتیزاسیون گسسته و پیوسته برای افزایش سرعت استنتاج
  • 31. موازنه بین دقت و فشرده‌سازی در کوانتیزاسیون
  • 32. تکنیک‌های آموزش آگاه از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Training)
  • 33. آموزش با کوانتیزاسیون گسسته
  • 34. آموزش با کوانتیزاسیون پیوسته
  • 35. تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد مدل‌های زبانی
  • 36. ارزیابی مدل‌های زبانی کوانتیزه شده
  • 37. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل‌های زبانی
  • 38. کاهش پهنای باند مورد نیاز برای استنتاج
  • 39. کاهش مصرف حافظه در زمان استنتاج
  • 40. کوانتیزاسیون در سخت‌افزارهای محدود (Edge Devices)
  • 41. کاربرد مدل‌های زبانی کوانتیزه شده در پردازش زبان طبیعی
  • 42. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
  • 43. کاربرد در ترجمه ماشینی
  • 44. کاربرد در پاسخگویی به سوالات
  • 45. کاربرد در تولید متن
  • 46. کاربرد در تحلیل احساسات
  • 47. کوانتیزاسیون در مدل‌های ترنسفورمر
  • 48. کوانتیزاسیون در معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 49. کوانتیزاسیون در مدل‌های Encoder-Decoder
  • 50. کوانتیزاسیون در مدل‌های Decoder-Only
  • 51. کوانتیزاسیون در مدل‌های Encoder-Only
  • 52. مدل‌های زبانی بزرگ و نیاز به منابع محاسباتی
  • 53. راه‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 54. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 55. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
  • 56. فشرده‌سازی مبتنی بر تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 57. فشرده‌سازی مبتنی بر فاکتورگیری ماتریس (Matrix Factorization)
  • 58. کوانتیزاسیون به عنوان یک روش فشرده‌سازی
  • 59. روش‌های کوانتیزاسیون پیشرفته
  • 60. کوانتیزاسیون گسسته با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 61. کوانتیزاسیون گسسته با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 62. کوانتیزاسیون پیوسته با تنظیم پارامترهای توزیع
  • 63. کوانتیزاسیون گسسته و پیوسته برای مدل‌های چندزبانه
  • 64. کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
  • 65. چالش‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بسیار بزرگ
  • 66. کوانتیزاسیون و حفظ قابلیت تعمیم‌پذیری مدل
  • 67. تاثیر کوانتیزاسیون بر بایاس مدل
  • 68. کوانتیزاسیون و مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 69. ملاحظات امنیتی در مدل‌های زبانی کوانتیزه شده
  • 70. کوانتیزاسیون و استفاده از منابع محاسباتی پایدار
  • 71. مبانی نظری کوانتیزاسیون
  • 72. رابطه کوانتیزاسیون با نظریه اطلاعات
  • 73. کوانتیزاسیون و کاهش نویز در سیگنال‌ها
  • 74. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش تصویر
  • 75. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش صوت
  • 76. کوانتیزاسیون گسسته و پیوسته در مدل‌های زبانی کوچک‌تر
  • 77. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 78. ابزارها و کتابخانه‌های پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 79. پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 80. آینده کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 81. کوانتیزاسیون و هوش مصنوعی روی دستگاه (On-Device AI)
  • 82. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی برای معماری‌های سخت‌افزاری خاص
  • 83. مفاهیم پیشرفته در کوانتیزاسیون گسسته
  • 84. مفاهیم پیشرفته در کوانتیزاسیون پیوسته
  • 85. کوانتیزاسیون و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های کوانتیزه شده
  • 86. کوانتیزاسیون برای مدل‌های آموزش‌دیده از پایه (Pre-trained Models)
  • 87. کوانتیزاسیون و تاثیر آن بر کارایی مدل در وظایف خاص
  • 88. کوانتیزاسیون در طول فرآیند آموزش مدل
  • 89. کوانتیزاسیون در زمان استنتاج مدل
  • 90. بررسی موردی: کوانتیزاسیون مدل BERT
  • 91. بررسی موردی: کوانتیزاسیون مدل GPT-2
  • 92. بررسی موردی: کوانتیزاسیون مدل T5
  • 93. کوانتیزاسیون و مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models - SLMs)
  • 94. کوانتیزاسیون و استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه
  • 95. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
  • 96. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی برای واحدهای پردازش تنسور (TPUs)
  • 97. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSPs)
  • 98. کوانتیزاسیون و آینده پردازش زبان طبیعی.
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 NLP بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی کوانتیزاسیون کوانتیزاسیون پیوسته کوانتیزاسیون گسسته مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.