اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون خودکار 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 خودکار در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 4. مکانیسم توجه و اهمیت آن
  • 5. رمزگذار و رمزگشا در ترنسفورمرها
  • 6. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
  • 7. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
  • 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 9. آموزش خودنظارتی در مدل‌های زبانی
  • 10. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در NLP
  • 11. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 12. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای کلیدی
  • 13. نکات و چالش‌های آموزش مدل‌های زبانی
  • 14. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون
  • 15. چرا کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی لازم است؟
  • 16. انواع کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون ثابت و پویا
  • 17. کوانتیزاسیون باینری و سه‌تایی
  • 18. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی (Scaling)
  • 19. کوانتیزاسیون مبتنی بر تقریب (Approximation-based Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون پارامترها در مدل‌های زبانی
  • 22. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها (Activations)
  • 23. کوانتیزاسیون لایه‌های مختلف ترنسفورمر
  • 24. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 25. مبانی کوانتیزاسیون خودکار
  • 26. روش‌های خودکار انتخاب مقیاس کوانتیزاسیون
  • 27. خودکارسازی تعیین عمق بیت (Bit-depth)
  • 28. کوانتیزاسیون خودکار با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
  • 29. کوانتیزاسیون خودکار با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 30. کوانتیزاسیون خودکار مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Auto-Quantization)
  • 31. تکنیک‌های کوانتیزاسیون خودکار برای رمزگذار
  • 32. تکنیک‌های کوانتیزاسیون خودکار برای رمزگشا
  • 33. کوانتیزاسیون خودکار در مکانیزم توجه
  • 34. کوانتیزاسیون خودکار لایه‌های Feed-Forward
  • 35. کوانتیزاسیون خودکار لایه‌های Embedding
  • 36. کوانتیزاسیون خودکار لایه‌های خروجی
  • 37. چالش‌های کوانتیزاسیون خودکار
  • 38. کاهش دقت پس از کوانتیزاسیون
  • 39. حفظ عملکرد مدل پس از کوانتیزاسیون
  • 40. پیاده‌سازی کارآمد کوانتیزاسیون خودکار
  • 41. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون خودکار
  • 42. TensorFlow Lite و کوانتیزاسیون
  • 43. PyTorch Quantization و کوانتیزاسیون خودکار
  • 44. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
  • 45. کاربرد کوانتیزاسیون خودکار در دستگاه‌های کم‌توان
  • 46. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 47. کوانتیزاسیون خودکار برای موبایل و Edge Devices
  • 48. بهینه‌سازی مصرف حافظه با کوانتیزاسیون خودکار
  • 49. افزایش سرعت استنتاج (Inference)
  • 50. کوانتیزاسیون خودکار برای کاربردهای بلادرنگ
  • 51. مطالعات موردی کوانتیزاسیون خودکار
  • 52. کوانتیزاسیون خودکار در مدل‌های BERT
  • 53. کوانتیزاسیون خودکار در مدل‌های GPT
  • 54. کوانتیزاسیون خودکار در مدل‌های T5
  • 55. کوانتیزاسیون خودکار در مدل‌های LLaMA
  • 56. کوانتیزاسیون خودکار در مدل‌های فارسی
  • 57. ملاحظات اخلاقی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 58. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند کوانتیزاسیون
  • 59. تاثیر کوانتیزاسیون بر سوگیری مدل
  • 60. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 61. آینده کوانتیزاسیون خودکار
  • 62. پیشرفت‌های جدید در الگوریتم‌های کوانتیزاسیون خودکار
  • 63. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 64. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Variable Precision Quantization)
  • 65. کوانتیزاسیون خودکار و فشرده‌سازی مدل
  • 66. کوانتیزاسیون خودکار و پردازش زبان طبیعی توزیع‌شده
  • 67. استانداردسازی فرآیندهای کوانتیزاسیون خودکار
  • 68. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های مولد
  • 69. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های طبقه‌بند
  • 70. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 71. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 72. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های پرسش و پاسخ
  • 73. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های تولید متن خلاقانه
  • 74. کوانتیزاسیون خودکار و بهینه‌سازی سخت‌افزار
  • 75. همکاری کوانتیزاسیون با معماری‌های نوین
  • 76. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 77. کوانتیزاسیون خودکار برای مدل‌های چندزبانه
  • 78. کوانتیزاسیون خودکار در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. کوانتیزاسیون خودکار و تحلیل احساسات
  • 80. کوانتیزاسیون خودکار در ربات‌های گفتگو
  • 81. کوانتیزاسیون خودکار در پردازش گفتار
  • 82. کوانتیزاسیون خودکار و یادگیری تقویتی عمیق
  • 83. کوانتیزاسیون خودکار برای استنتاج موازی
  • 84. مدیریت توان مصرفی با کوانتیزاسیون خودکار
  • 85. کوانتیزاسیون خودکار و امنیت مدل‌های زبانی
  • 86. تست و اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 87. پیاده‌سازی عملی کوانتیزاسیون خودکار در پروژه‌ها
  • 88. درس‌های آموخته از پیاده‌سازی کوانتیزاسیون خودکار
  • 89. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون خودکار
  • 90. کوانتیزاسیون خودکار در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 91. ملاحظات فنی و عملی برای پیاده‌سازی در ایران
  • 92. چالش‌های بومی‌سازی فناوری کوانتیزاسیون خودکار
  • 93. راهکارهای افزایش کارایی مدل‌های زبانی بومی
  • 94. کوانتیزاسیون خودکار و توسعه هوش مصنوعی داخلی
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 فشرده‌سازی مدل کوانتیزاسیون کوانتیزاسیون خودکار مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی مدل هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.