اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از هرس برای ساخت مدل‌های زبانی سفارشی و سبک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از هرس برای ساخت مدل‌های زبانی سفارشی و سبک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هرس در مدل‌های زبانی
• 2. مبانی هرس لایه‌ها در شبکه‌های عصبی
• 3. تکنیک‌های هرس وزنی و ساختاری
• 4. هرس پارامترهای غیرضروری در مدل‌های ترنسفورمر
• 5. کاربرد هرس برای بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 6. انواع هرس: هرس مبتنی بر اهمیت، هرس مبتنی بر خطا
• 7. هرس رتبه‌بندی شده و هرس مبتنی بر آستانه
• 8. فشرده‌سازی مدل با استفاده از هرس
• 9. ارزیابی مدل‌های هرس شده: معیارهای دقت و اندازه
• 10. هرس خودکار (Automated Pruning) در مدل‌های زبانی
• 11. روش‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 12. هرس مبتنی بر لایه‌بندی (Layer-wise Pruning)
• 13. هرس مبتنی بر توجه (Attention Pruning)
• 14. هرس گرافی (Graph-based Pruning)
• 15. هرس در مدل‌های زبانی کوچک‌تر (Smaller Language Models)
• 16. کاربرد هرس در مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای هرس
• 18. تکنیک‌های بازیابی (Fine-tuning) پس از هرس
• 19. هرس برای کاهش مصرف حافظه (Memory Footprint Reduction)
• 20. هرس برای افزایش سرعت استنتاج (Inference Speed-up)
• 21. پیاده‌سازی هرس با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 22. TensorFlow Model Optimization Toolkit برای هرس
• 23. PyTorch Pruning Libraries
• 24. ابزارهای خودکار هرس مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 25. هرس با رویکرد مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information)
• 26. هرس در مدل‌های زبانی برای وظایف خاص (Task-specific Pruning)
• 27. هرس مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 28. هرس مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 29. هرس مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 30. هرس مدل‌های زبانی برای پاسخ به پرسش
• 31. هرس مدل‌های زبانی برای تحلیل احساسات
• 32. هرس مدل‌های زبانی برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 33. هرس مدل‌های زبانی برای تولید متن
• 34. هرس مدل‌های زبانی برای طبقه‌بندی متن
• 35. چالش‌های هرس در مدل‌های زبانی بسیار بزرگ
• 36. مرزهای هرس: حفظ دقت با حداکثر فشرده‌سازی
• 37. مطالعات موردی: هرس در مدل‌های معروف زبانی
• 38. مقایسه روش‌های مختلف هرس
• 39. تاثیر هرس بر قابلیت تفسیرپذیری مدل (Interpretability)
• 40. هرس با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 41. هرس برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 42. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 43. هرس مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 44. فشرده‌سازی مدل با تکنیک‌های ترکیبی: هرس و کوانتیزاسیون
• 45. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های زبانی
• 46. کوانتیزاسیون وزنی و فعال‌سازی‌ها
• 47. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
• 48. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
• 49. ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
• 50. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون برای فشرده‌سازی حداکثری
• 51. مدل‌های زبانی سبک (Lightweight Language Models)
• 52. طراحی مدل‌های زبانی با معماری‌های بهینه
• 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در مدل‌های زبانی
• 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM در مدل‌های زبانی
• 55. معماری‌های ترنسفورمر کارآمد (Efficient Transformer Architectures)
• 56. معماری‌هایی مانند MobileBERT و Lite Transformer
• 57. استفاده از دانش تقطیر (Knowledge Distillation)
• 58. تقطیر دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 59. معماری‌های دانش‌آموز-معلم (Student-Teacher Architectures)
• 60. تنظیم ابرپارامترها برای دانش تقطیر
• 61. ارزیابی مدل‌های تقطیر شده
• 62. ترکیب دانش تقطیر با هرس و کوانتیزاسیون
• 63. مدل‌های زبانی سفارشی (Custom Language Models)
• 64. مراحل ساخت مدل زبانی سفارشی
• 65. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های تخصصی
• 66. آموزش مدل زبانی از ابتدا (Training from Scratch)
• 67. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 68. انتخاب معماری مناسب برای مدل سفارشی
• 69. ارزیابی مدل زبانی سفارشی
• 70. کاربرد مدل‌های زبانی سفارشی در صنایع مختلف
• 71. مدل‌های زبانی سفارشی برای حوزه حقوقی
• 72. مدل‌های زبانی سفارشی برای حوزه پزشکی
• 73. مدل‌های زبانی سفارشی برای حوزه مالی
• 74. مدل‌های زبانی سفارشی برای حوزه آموزش
• 75. مدل‌های زبانی سفارشی برای حوزه رسانه
• 76. چالش‌های ساخت مدل‌های زبانی سفارشی
• 77. ملاحظات اخلاقی در ساخت مدل‌های زبانی سفارشی
• 78. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های زبانی سفارشی
• 79. پایبندی به قوانین جمهوری اسلامی ایران در توسعه مدل‌ها
• 80. رعایت چهارچوب‌های شرعی و فرهنگی در محتوای مدل‌ها
• 81. استفاده از منابع معتبر و بومی در آموزش مدل‌ها
• 82. پرهیز از هرگونه محتوای مغایر با ارزش‌های اسلامی
• 83. تطابق خروجی مدل با موازین شرعی و قانونی
• 84. تاثیر هرس بر مصرف انرژی مدل‌های زبانی
• 85. هرس و پایداری (Sustainability) در هوش مصنوعی
• 86. مدل‌های زبانی قابل اعتماد (Trustworthy Language Models)
• 87. شفافیت در فرآیند هرس و فشرده‌سازی
• 88. آینده هرس در مدل‌های زبانی
• 89. روش‌های پیشرفته هرس مبتنی بر یادگیری عمیق
• 90. توسعه ابزارهای هرس متناسب با نیازهای داخلی
• 91. کاربردهای نوین مدل‌های زبانی فشرده
• 92. هرس و بهبود کارایی مدل‌های زبانی در ایران
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده