اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تکنیکهای هرس برای مدلهای زبانی با قابلیت پردازش تعاملی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تکنیکهای هرس برای مدلهای زبانی با قابلیت پردازش تعاملی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Model Pruning
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هرس مدلهای زبانی بزرگ
- 2. اهمیت هرس در مدلهای تعاملی
- 3. بررسی چالشهای مدلهای زبانی بزرگ
- 4. معماریهای مدلهای زبانی و تاثیر آنها بر هرس
- 5. معیارهای ارزیابی هرس مدل
- 6. روشهای هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
- 7. هرس ساختاری (Structured Pruning)
- 8. هرس غیرساختاری (Unstructured Pruning)
- 9. هرس بر اساس اهمیت (Importance-Based Pruning)
- 10. هرس مبتنی بر حساسیت (Sensitivity-Based Pruning)
- 11. هرس با استفاده از گرادیان (Gradient-Based Pruning)
- 12. هرس با استفاده از Hessian (Hessian-Based Pruning)
- 13. هرس یکشات (One-Shot Pruning)
- 14. هرس تکراری (Iterative Pruning)
- 15. هرس با تنظیم دقیق (Fine-tuning Pruning)
- 16. هرس در لایههای مختلف مدل زبانی
- 17. هرس مدلهای ترانسفورمر (Transformer Pruning)
- 18. هرس مدلهای RNN و LSTM
- 19. هرس مدلهای مبتنی بر توجه (Attention-Based Pruning)
- 20. تاثیر هرس بر سرعت استنتاج (Inference Speed)
- 21. تاثیر هرس بر دقت مدل
- 22. روشهای کاهش افت دقت پس از هرس
- 23. بهینهسازی مدلهای هرسشده
- 24. هرس و کمیتسازی (Quantization)
- 25. هرس و تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 26. هرس و معماریهای فشرده (Compact Architectures)
- 27. هرس برای مدلهای چندزبانه
- 28. هرس برای مدلهای تولید متن
- 29. هرس برای مدلهای پاسخ به سوال
- 30. هرس برای مدلهای خلاصهسازی متن
- 31. هرس برای مدلهای ترجمه ماشینی
- 32. هرس در محیطهای با منابع محدود
- 33. هرس توزیعشده (Distributed Pruning)
- 34. ابزارهای هرس مدلهای زبانی
- 35. پیادهسازی هرس با استفاده از TensorFlow Model Optimization
- 36. پیادهسازی هرس با استفاده از PyTorch
- 37. مقایسه روشهای مختلف هرس
- 38. انتخاب روش هرس مناسب برای کاربرد خاص
- 39. بهینهسازی هایپرپارامترهای هرس
- 40. تاثیر هرس بر تعمیمپذیری مدل
- 41. هرس و جلوگیری از بیشبرازش (Overfitting)
- 42. هرس و دادههای آموزشی
- 43. هرس و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 44. هرس و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
- 45. بررسی مقالات و تحقیقات جدید در زمینه هرس
- 46. چالشها و آینده هرس مدلهای زبانی بزرگ
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.