اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر قابلیت

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 فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر قابلیت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترانسفورمر و نقش آن در مدل‌های زبانی
  • 3. مفهوم فشرده‌سازی مدل و ضرورت آن
  • 4. روش‌های مختلف فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 5. هرس وزن: اصول و تکنیک‌ها
  • 6. هرس ساختاری: حذف لایه‌ها و نورون‌ها
  • 7. هرس مبتنی بر اهمیت: شناسایی و حذف اجزای غیرضروری
  • 8. هرس دینامیک در مقابل هرس ایستا
  • 9. معیارهای ارزیابی هرس مدل
  • 10. تاثیر هرس بر دقت و کارایی مدل
  • 11. هرس مبتنی بر آستانه (Threshold-based Pruning)
  • 12. هرس مبتنی بر اهمیت L1 و L2
  • 13. هرس مبتنی بر گرادیان
  • 14. هرس مبتنی بر Hessian
  • 15. هرس ساختاریافته با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
  • 16. هرس با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 17. هرس مبتنی بر دانش (Knowledge-based Pruning)
  • 18. هرس حساس به لایه (Layer-sensitive Pruning)
  • 19. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
  • 20. هرس تدریجی (Iterative Pruning)
  • 21. تاثیر هرس بر تعمیم‌پذیری مدل
  • 22. بهینه‌سازی مدل پس از هرس (Post-Pruning Optimization)
  • 23. استفاده از Quantization به همراه هرس
  • 24. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) و هرس
  • 25. هرس در مدل‌های چندزبانه
  • 26. هرس در مدل‌های مبتنی بر Attention
  • 27. هرس در مدل‌های تولید متن
  • 28. هرس در مدل‌های تشخیص گفتار
  • 29. هرس در مدل‌های پردازش تصویر
  • 30. هرس در مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 31. پیاده‌سازی هرس با استفاده از TensorFlow
  • 32. پیاده‌سازی هرس با استفاده از PyTorch
  • 33. استفاده از کتابخانه‌های هرس آماده
  • 34. بهینه‌سازی هرس برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 35. هرس در محیط‌های با منابع محدود (Edge Devices)
  • 36. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف هرس
  • 37. چالش‌های هرس مدل‌های زبانی
  • 38. آینده هرس مدل‌های زبانی
  • 39. مطالعه موردی: فشرده‌سازی BERT با رویکرد هرس
  • 40. مطالعه موردی: فشرده‌سازی GPT با رویکرد هرس
  • 41. تاثیر هرس بر حافظه و سرعت استنتاج
  • 42. روش‌های جلوگیری از افت دقت پس از هرس
  • 43. استفاده از Regularization برای تسهیل هرس
  • 44. هرس و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 45. هرس و یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 46. هرس و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 47. هرس و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 48. مفاهیم پیشرفته در هرس مدل‌های زبانی
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: Pruning بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی فشرده‌سازی مدل مدل زبانی مدل‌های بزرگ زبانی هرس مدل هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.