اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیک‌ها

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 مدل‌های زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
  • 3. بررسی معماری‌های مختلف ترنسفورمر
  • 4. مفاهیم پایه‌ی کوانتیزاسیون
  • 5. انواع کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
  • 6. کوانتیزاسیون اعداد صحیح (Integer Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون اعداد ممیز شناور (Floating-Point Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 9. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 10. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
  • 11. کوانتیزاسیون هشت بیتی (8-bit Quantization)
  • 12. کوانتیزاسیون چهار بیتی (4-bit Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون دو بیتی (2-bit Quantization)
  • 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون وزن‌ها (Weight Quantization)
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها (Activation Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
  • 17. تکنیک‌های مقیاس‌بندی در کوانتیزاسیون
  • 18. استفاده از مقیاس‌های سراسری (Global Scale)
  • 19. استفاده از مقیاس‌های کانال‌به‌کانال (Channel-wise Scale)
  • 20. کوانتیزاسیون لایه‌به‌لایه (Layer-wise Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 22. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 23. روش‌های ارزیابی تأثیر کوانتیزاسیون
  • 24. تکنیک‌های بازیابی دقت پس از کوانتیزاسیون
  • 25. کالیبراسیون مدل برای کوانتیزاسیون
  • 26. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های نماینده (Representative Data)
  • 27. کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 28. فریم‌ورک‌های کوانتیزاسیون: TensorFlow Lite
  • 29. فریم‌ورک‌های کوانتیزاسیون: PyTorch Mobile
  • 30. فریم‌ورک‌های کوانتیزاسیون: ONNX Runtime
  • 31. ابزارهای کوانتیزاسیون اختصاصی سخت‌افزار
  • 32. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای خاص
  • 33. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل (CPU)
  • 34. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
  • 35. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش عصبی (NPU)
  • 36. کوانتیزاسیون برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
  • 37. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 38. چالش‌های کوانتیزاسیون LLMs
  • 39. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر برای LLMs
  • 40. کوانتیزاسیون مؤثر بر اتنشن (Attention) در LLMs
  • 41. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌های لایه‌های Feed-Forward در LLMs
  • 42. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama
  • 43. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 44. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 45. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 46. کوانتیزاسیون مدل‌های Mistral
  • 47. کوانتیزاسیون مدل‌های Falcon
  • 48. کوانتیزاسیون مدل‌های PaLM
  • 49. کوانتیزاسیون مدل‌های BLOOM
  • 50. کوانتیزاسیون مدل‌های برای کاربردهای پردازش زبان طبیعی
  • 51. کوانتیزاسیون برای وظایف تولید متن
  • 52. کوانتیزاسیون برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 53. کوانتیزاسیون برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 54. کوانتیزاسیون برای وظایف پاسخ به سوال
  • 55. کوانتیزاسیون برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 56. کوانتیزاسیون برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 57. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 58. بهینه‌سازی مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
  • 59. کاهش تأخیر (Latency) با کوانتیزاسیون
  • 60. افزایش توان عملیاتی (Throughput) با کوانتیزاسیون
  • 61. ملاحظات امنیتی در کوانتیزاسیون مدل‌های LLM
  • 62. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های LLM
  • 64. ارتباط کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning) مدل
  • 65. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس کردن
  • 66. کوانتیزاسیون پیشرفته (Advanced Quantization Techniques)
  • 67. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 68. کوانتیزاسیون مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Quantization)
  • 69. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 70. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 71. کوانتیزاسیون ثابت (Static Quantization)
  • 72. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
  • 73. کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک‌تر
  • 74. کاربرد کوانتیزاسیون در مدل‌های تخصصی
  • 75. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندزبانه
  • 76. کوانتیزاسیون مدل‌های LLM در پلتفرم‌های ابری
  • 77. کوانتیزاسیون مدل‌های LLM برای استقرار محلی (On-Premise Deployment)
  • 78. مطالعات موردی (Case Studies) کوانتیزاسیون LLMs
  • 79. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 80. کوانتیزاسیون و معماری‌های جدید مدل‌های زبانی
  • 81. کوانتیزاسیون و هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
  • 82. کوانتیزاسیون و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 83. بررسی مقایسه‌ای روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 84. راهنمای عملی انتخاب روش کوانتیزاسیون
  • 85. نکات کلیدی برای اجرای موفق کوانتیزاسیون
  • 86. محدودیت‌های فعلی کوانتیزاسیون
  • 87. روندهای پژوهشی آینده در کوانتیزاسیون
  • 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز کوانتیزاسیون LLMs
  • 89. ارزیابی عملکرد کوانتیزه شده در سناریوهای واقعی
  • 90. بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 91. کوانتیزاسیون و معماری‌های سخت‌افزاری نسل آینده
  • 92. تأثیر کوانتیزاسیون بر قابلیت اطمینان مدل
  • 93. کوانتیزاسیون و کاربردهای صنعتی LLMs
  • 94. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در ایران
  • 95. چالش‌ها و فرصت‌های کوانتیزاسیون LLMs در بومی‌سازی
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: ابزارهای کوانتیزاسیون بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی تکنیک‌های کوانتیزاسیون فشرده‌سازی مدل کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.