اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: فشرده‌سازی هوشمند برای مدل‌های بزرگ و کاربردی

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 مدل‌های زبانی بزرگ: فشرده‌سازی هوشمند برای مدل‌های بزرگ و کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و نیاز به فشرده‌سازی
  • 2. مبانی کوانتیزاسیون در پردازش سیگنال
  • 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون: یکنواخت و غیریکنواخت
  • 4. کوانتیزاسیون خطی و درک پارامترهای آن
  • 5. کوانتیزاسیون غیرخطی و مزایای آن
  • 6. کوانتیزاسیون برداری و کاربردهای آن
  • 7. کوانتیزاسیون مقادیر وزن در شبکه‌های عصبی
  • 8. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 9. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. چالش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. اهمیت کوانتیزاسیون برای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون ۲ بیتی و چالش‌های آن
  • 14. کوانتیزاسیون ۴ بیتی و تکنیک‌های پیاده‌سازی
  • 15. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و تأثیر آن بر عملکرد
  • 16. روش‌های کوانتیزاسیون بهینه‌سازی شده
  • 17. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 18. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 19. مقایسه PTQ و QAT
  • 20. کوانتیزاسیون مختلط (Mixed-Precision Quantization)
  • 21. استفاده از دقت‌های مختلف برای لایه‌های مختلف
  • 22. کوانتیزاسیون گسسته (Discrete Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون مقادیر خاص (مانند وزن‌ها یا فعال‌سازی‌ها)
  • 24. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 25. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
  • 26. تکنیک‌های نرمال‌سازی در کوانتیزاسیون
  • 27. انتخاب مقیاس و محدوده کوانتیزاسیون
  • 28. کوانتیزاسیون پارامترهای مدل‌های ترنسفورمر
  • 29. کوانتیزاسیون مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 30. کوانتیزاسیون لایه‌های فید-فوروارد
  • 31. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی
  • 32. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی
  • 33. ارزیابی معیارهای دقت پس از کوانتیزاسیون
  • 34. حفظ عملکرد در کوانتیزاسیون با بیت کم
  • 35. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
  • 36. افزایش سرعت استنتاج با کوانتیزاسیون
  • 37. کاهش مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
  • 38. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 39. TensorFlow Lite و ابزارهای کوانتیزاسیون
  • 40. PyTorch Mobile و قابلیت‌های کوانتیزاسیون
  • 41. ONNX Runtime و بهینه‌سازی مدل
  • 42. ابزارهای تخصصی کوانتیزاسیون
  • 43. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های محدود
  • 44. کوانتیزاسیون برای موبایل و دستگاه‌های لبه
  • 45. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
  • 46. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای پردازنده‌های خاص
  • 47. کوانتیزاسیون و معماری‌های سخت‌افزاری
  • 48. تأثیر کوانتیزاسیون بر آموزش مدل‌های زبانی
  • 49. کوانتیزاسیون در مراحل اولیه آموزش
  • 50. کوانتیزاسیون در مراحل پایانی آموزش
  • 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های کوانتیزه شده
  • 52. روش‌های بازیابی دقت پس از کوانتیزاسیون
  • 53. کالیبراسیون مدل پس از کوانتیزاسیون
  • 54. استفاده از داده‌های کالیبراسیون
  • 55. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 56. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل (فشرده‌سازی کلی)
  • 57. ترکیب کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning)
  • 58. ترکیب کوانتیزاسیون با تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 59. کوانتیزاسیون پیشرفته برای مدل‌های بزرگ
  • 60. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی در مقیاس عظیم
  • 61. کوانتیزاسیون پارامترهای مدل‌های مولد
  • 62. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 63. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 64. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 65. کوانتیزاسیون برای پاسخ به سوالات
  • 66. کوانتیزاسیون و چالش‌های امنیتی
  • 67. تأثیر کوانتیزاسیون بر آسیب‌پذیری مدل
  • 68. کوانتیزاسیون و حفاظت از مالکیت معنوی
  • 69. ملاحظات اخلاقی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 70. استانداردهای کوانتیزاسیون در صنعت
  • 71. آینده تحقیقات در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 72. روش‌های کوانتیزاسیون نسل بعدی
  • 73. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 74. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 75. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 76. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 77. کوانتیزاسیون و کاربرد در هوش مصنوعی عمومی
  • 78. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 79. مطالعات موردی (Case Studies) کوانتیزاسیون موفق
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 81. نکات کاربردی برای مهندسان یادگیری ماشین
  • 82. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص
  • 83. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش خطای کوانتیزاسیون
  • 84. کوانتیزاسیون و تأثیر بر تفسیرپذیری مدل
  • 85. روش‌های نوین برای کوانتیزاسیون لایه‌های خاص
  • 86. کوانتیزاسیون و پایداری آموزش
  • 87. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر بایاس مدل
  • 88. کوانتیزاسیون و کاربرد در پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 89. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای زبان فارسی
  • 90. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی فارسی بزرگ
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 LLM بهینه سازی مدل هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی فشرده سازی مدل هوش مصنوعی کاربرد هوش مصنوعی کاهش حجم مدل کوانتیزاسیون مدل زبان مدل های زبانی بزرگ مدل های کاربردی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.