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