اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون خودکار 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 خودکار مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کوانتیزاسیون
  • 2. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون در پردازش سیگنال
  • 3. انواع کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
  • 4. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: گرد کردن، برش
  • 5. کوانتیزاسیون برداری و کاربردهای آن
  • 6. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 7. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 8. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): معماری و آموزش
  • 9. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. نیاز به کاهش حجم مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 13. کوانتیزاسیون وزنی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 14. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون کم‌بیت (مثلاً ۸-بیت، ۴-بیت)
  • 16. مزایای کوانتیزاسیون: کاهش حجم و افزایش سرعت
  • 17. معایب کوانتیزاسیون: افت دقت
  • 18. روش‌های حفظ دقت در کوانتیزاسیون
  • 19. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 21. مقایسه PTQ و QAT
  • 22. کوانتیزاسیون انتگرالی (Integer Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون ممیز شناور (Floating-Point Quantization)
  • 24. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-Precision Quantization)
  • 25. کوانتیزاسیون گسسته (Discretized Quantization)
  • 26. کوانتیزاسیون نمایی (Exponential Quantization)
  • 27. کوانتیزاسیون بر اساس آمار داده‌ها
  • 28. کوانتیزاسیون بر اساس اهمیت پارامترها
  • 29. کوانتیزاسیون لایه‌به‌لایه
  • 30. کوانتیزاسیون سراسری
  • 31. روش‌های نرمال‌سازی پس از کوانتیزاسیون
  • 32. بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 33. ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 34. معیارهای ارزیابی: Perplexity, BLEU, ROUGE
  • 35. اثر کوانتیزاسیون بر وظایف مختلف LLM
  • 36. کوانتیزاسیون برای تولید متن
  • 37. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 38. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 39. کوانتیزاسیون برای پاسخ به پرسش
  • 40. کوانتیزاسیون برای طبقه‌بندی متن
  • 41. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
  • 42. کوانتیزاسیون مدل‌های بزرگ روی دستگاه‌های محدود
  • 43. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 44. کتابخانه‌های تخصصی کوانتیزاسیون (مثلاً bitsandbytes, AutoGPTQ)
  • 45. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه bitsandbytes
  • 46. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه AutoGPTQ
  • 47. کوانتیزاسیون مدل‌های LLAMA
  • 48. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT-2
  • 49. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 50. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 51. کوانتیزاسیون مدل‌های Mistral
  • 52. کوانتیزاسیون مدل‌های Falcon
  • 53. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama 2
  • 54. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama 3
  • 55. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای مدل‌های کوانتیزه شده
  • 56. نقش شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 57. کوانتیزاسیون و اجرای مدل‌ها روی CPU
  • 58. کوانتیزاسیون و اجرای مدل‌ها روی GPU
  • 59. کوانتیزاسیون و اجرای مدل‌ها روی TPU
  • 60. کوانتیزاسیون و اجرای مدل‌ها روی NPU
  • 61. کوانتیزاسیون برای سناریوهای Real-time
  • 62. کوانتیزاسیون برای کاربردهای موبایل
  • 63. کوانتیزاسیون برای کاربردهای Edge Computing
  • 64. کوانتیزاسیون در سیستم‌های توزیع شده
  • 65. چالش‌های کوانتیزاسیون در مقیاس بزرگ
  • 66. روش‌های کاهش خطای کوانتیزاسیون
  • 67. تکنیک‌های جبران افت دقت
  • 68. استفاده از داده‌های کالیبراسیون
  • 69. تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون با داده‌های کالیبراسیون
  • 70. کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 71. یادگیری کوانتیزاسیون (Learnable Quantization)
  • 72. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 73. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
  • 74. کوانتیزاسیون فشرده (Compressed Quantization)
  • 75. کوانتیزاسیون ماتریس پراکنده (Sparse Matrix Quantization)
  • 76. کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک‌تر
  • 77. کوانتیزاسیون برای مدل‌های با پارامترهای کم
  • 78. کوانتیزاسیون و تاثیر آن بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
  • 79. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های زبانی
  • 80. کوانتیزاسیون و مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 81. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در زمینه کوانتیزاسیون
  • 83. مطالعات موردی موفق در کوانتیزاسیون LLM
  • 84. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 85. کاربرد کوانتیزاسیون در صنایع مختلف
  • 86. کوانتیزاسیون در حوزه سلامت و پزشکی
  • 87. کوانتیزاسیون در حوزه آموزش و پرورش
  • 88. کوانتیزاسیون در حوزه مالی و بانکی
  • 89. کوانتیزاسیون در حوزه حقوق و قضایی
  • 90. کوانتیزاسیون در حوزه رسانه و اطلاع‌رسانی
  • 91. کوانتیزاسیون در حوزه صنعت و تولید
  • 92. کوانتیزاسیون در حوزه حمل و نقل
  • 93. کوانتیزاسیون در حوزه انرژی
  • 94. کوانتیزاسیون در حوزه محیط زیست
  • 95. کوانتیزاسیون در حوزه گردشگری
  • 96. کوانتیزاسیون در حوزه دفاعی و امنیتی
  • 97. کوانتیزاسیون در حوزه فرهنگ و هنر
  • 98. کوانتیزاسیون در حوزه سیاست داخلی
  • 99. کوانتیزاسیون در حوزه روابط بین‌الملل
  • 100. کوانتیزاسیون در حوزه پژوهش و توسعه
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 بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی فشرده‌سازی مدل کوانتیزاسیون کوانتیزاسیون خودکار مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.