اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی فشردهسازی مدلهای زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر قابلیت
🎓 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
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.