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

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 شبکه‌های پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. اهمیت و ضرورت فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 3. بررسی روش‌های مختلف فشرده‌سازی مدل
  • 4. مروری بر تکنیک هرس (Pruning) در مدل‌های زبانی
  • 5. مبانی شبکه‌های پیچیده (Complex Networks) و ارتباط آن‌ها با مدل‌های زبانی
  • 6. شبکه‌های مقیاس‌بندی (Scale-Free Networks) و کاربرد آن‌ها در NLP
  • 7. شبکه‌های کوچک‌جهانی (Small-World Networks) و اثرات آن‌ها بر کارایی مدل
  • 8. معیارهای ارزیابی اهمیت پارامترها در مدل‌های زبانی
  • 9. روش‌های هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
  • 10. روش‌های هرس مبتنی بر نورون (Neuron Pruning)
  • 11. روش‌های هرس مبتنی بر لایه (Layer Pruning)
  • 12. پیاده‌سازی هرس ساختاری (Structured Pruning)
  • 13. پیاده‌سازی هرس غیرساختاری (Unstructured Pruning)
  • 14. استفاده از روش‌های هرس ترکیبی
  • 15. تاثیر هرس بر دقت و سرعت مدل
  • 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای هرس
  • 17. استراتژی‌های هرس تدریجی (Gradual Pruning)
  • 18. استراتژی‌های هرس یکباره (One-Shot Pruning)
  • 19. استفاده از دانش تقطیر (Knowledge Distillation) برای بازیابی دقت
  • 20. بررسی الگوریتم هرس مبتنی بر شبکه‌های پیچیده
  • 21. تحلیل توپولوژیکی شبکه‌های وزنی مدل‌های زبانی
  • 22. شناسایی گره‌های کلیدی و حساس در شبکه‌های وزنی
  • 23. استفاده از معیارهای مرکزیت شبکه‌ای برای هرس
  • 24. کاربرد الگوریتم PageRank در هرس مدل‌های زبانی
  • 25. بهره‌گیری از الگوریتم Betweenness Centrality برای تعیین اهمیت نورون‌ها
  • 26. استفاده از الگوریتم Closeness Centrality در هرس مدل‌های زبانی
  • 27. پیاده‌سازی هرس مبتنی بر شبکه‌های پیچیده با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 28. بهینه‌سازی حافظه و محاسبات در فرآیند هرس
  • 29. مقایسه عملکرد مدل‌های هرس‌شده با مدل‌های اصلی
  • 30. تحلیل اثر هرس بر تعمیم‌پذیری مدل
  • 31. روش‌های مقابله با کاهش دقت ناشی از هرس
  • 32. استفاده از تکنیک‌های Fine-tuning پس از هرس
  • 33. بررسی تاثیر هرس بر Robustness مدل
  • 34. کاربرد هرس در مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 35. پیاده‌سازی هرس در مدل‌های BERT
  • 36. پیاده‌سازی هرس در مدل‌های GPT
  • 37. استفاده از هرس برای فشرده‌سازی مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 38. بررسی چالش‌های هرس در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 39. روش‌های هرس آگاه از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Pruning)
  • 40. استفاده از هرس برای کاهش مصرف انرژی در مدل‌های زبانی
  • 41. تکنیک‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
  • 42. بررسی آینده‌ی هرس مدل‌های زبانی و تحقیقات جدید
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: complex networks deep learning language models large language models llm model pruning neural network compression neuron pruning nlp pytorch structured pruning tensorflow unstructured pruning weight pruning فشرده‌سازی مدل

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.