اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در محیط‌های توزیع شده و ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در محیط‌های توزیع شده و ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت کوانتیزاسیون
• 2. مبانی کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
• 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون: پس از آموزش و در حین آموزش
• 4. کوانتیزاسیون با دقت پایین: مفاهیم و اصول
• 5. کوانتیزاسیون ثابت (Fixed-Point Quantization)
• 6. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی (Scaling Quantization)
• 7. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
• 8. کوانتیزاسیون متمرکز بر وزن‌ها (Weight-centric Quantization)
• 9. کوانتیزاسیون متمرکز بر فعال‌سازی‌ها (Activation-centric Quantization)
• 10. کوانتیزاسیون خطی (Linear Quantization)
• 11. کوانتیزاسیون غیرخطی (Non-linear Quantization)
• 12. کوانتیزاسیون با تقریب ناپیوسته (Stochastic Quantization)
• 13. کوانتیزاسیون با تقریب پیوسته (Deterministic Quantization)
• 14. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
• 15. کوانتیزاسیون با کالیبراسیون (Calibration-based PTQ)
• 16. کوانتیزاسیون بدون کالیبراسیون (Zero-shot PTQ)
• 17. کوانتیزاسیون با تنظیم دقیق (Quantization-Aware Training - QAT)
• 18. روش‌های QAT: شبیه‌سازی کوانتیزاسیون در مرحله آموزش
• 19. تکنیک‌های بهبود دقت در QAT
• 20. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
• 21. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-precision Quantization)
• 22. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
• 23. کوانتیزاسیون متناسب با سخت‌افزار (Hardware-aware Quantization)
• 24. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 25. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش تنسور (TPU)
• 26. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
• 27. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 28. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 29. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 30. کوانتیزاسیون لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
• 31. کوانتیزاسیون مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 32. کوانتیزاسیون مدل‌های مولد (Generative Models)
• 33. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
• 34. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی (Machine Translation Models)
• 35. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization Models)
• 36. کوانتیزاسیون مدل‌های پاسخ به پرسش (Question Answering Models)
• 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
• 38. معیارهای ارزیابی: دقت، سرعت، مصرف حافظه
• 39. تحلیل خطای کوانتیزاسیون
• 40. روش‌های کاهش خطای کوانتیزاسیون
• 41. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 42. هرس کردن مدل (Model Pruning)
• 43. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 44. کوانتیزاسیون به عنوان بخشی از فشرده‌سازی مدل
• 45. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در محیط‌های توزیع شده
• 46. معماری‌های محاسبات توزیع شده
• 47. چارچوب‌های پردازش توزیع شده (مانند Apache Spark)
• 48. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در محیط‌های ابری
• 49. پلتفرم‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
• 50. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 51. بهینه‌سازی استقرار برای مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 52. بهینه‌سازی استقرار برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 53. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
• 54. کوانتیزاسیون و کاهش ردپای کربن
• 55. کاربرد کوانتیزاسیون در کاربردهای صنعتی
• 56. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی
• 57. کاربرد کوانتیزاسیون در بینایی ماشین
• 58. کاربرد کوانتیزاسیون در سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. کاربرد کوانتیزاسیون در رباتیک
• 60. کاربرد کوانتیزاسیون در خودروهای خودران
• 61. کوانتیزاسیون و ملاحظات امنیتی
• 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های کوانتیزه شده
• 63. مقاومت مدل‌های کوانتیزه شده در برابر حملات
• 64. استانداردهای صنعتی برای کوانتیزاسیون
• 65. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
• 66. TensorFlow Lite Quantization
• 67. PyTorch Mobile Quantization
• 68. ONNX Runtime Quantization
• 69. Intel OpenVINO Toolkit
• 70. NVIDIA TensorRT
• 71. کوانتیزاسیون هوش مصنوعی در چارچوب قوانین داخلی
• 72. ملاحظات فقهی در استفاده از هوش مصنوعی
• 73. انطباق با مقررات بانک مرکزی در کاربردهای مالی
• 74. رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت در کاربردهای پزشکی
• 75. رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی
• 76. تحلیل مواضع رسمی در روابط بین‌الملل
• 77. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 78. محتوای آموزشی در خصوص کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 79. کارگاه‌های عملی کوانتیزاسیون مدل‌های LLM
• 80. پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه کوانتیزاسیون پیشرفته
• 81. آینده کوانتیزاسیون و یادگیری ماشین فشرده
• 82. روندهای نوظهور در کوانتیزاسیون
• 83. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی
• 84. کوانتیزاسیون مبتنی بر شبکه‌های عصبی مولد
• 85. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
• 86. ترکیب کوانتیزاسیون با تکنیک‌های دیگر فشرده‌سازی
• 87. چالش‌های پیش رو در کوانتیزاسیون LLMs
• 88. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 89. اهمیت کوانتیزاسیون در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
• 90. تأثیر کوانتیزاسیون بر دسترسی به فناوری هوش مصنوعی
• 91. نقش کوانتیزاسیون در توسعه اقتصاد دیجیتال
• 92. کوانتیزاسیون و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 93. آینده پژوهش در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 94. بررسی مقایسه‌ای روش‌های کوانتیزاسیون مختلف
• 95. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل LLM خاص
• 96. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون برای استقرار در محیط‌های محدود