اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های کوانتیزه‌سازی برای شبکه‌های عصبی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های کوانتیزه‌سازی برای شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: علوم اعصاب محاسباتی

موضوع میانی: مدل‌های کارایی انرژی در محاسبات عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تکنیک‌های کوانتیزه‌سازی برای شبکه‌های عصبی
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها
• 3. آشنایی با کوانتیزه‌سازی و ضرورت استفاده از آن
• 4. کوانتیزه‌سازی پس از آموزش: روش‌ها و مزایا
• 5. کوانتیزه‌سازی آگاه از آموزش: اصول و پیاده‌سازی
• 6. کوانتیزه‌سازی پویا در مقابل کوانتیزه‌سازی ثابت
• 7. انتخاب بازه کوانتیزه‌سازی مناسب
• 8. اثر کوانتیزه‌سازی بر دقت مدل
• 9. کوانتیزه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
• 10. کوانتیزه‌سازی فعال‌سازی‌ها
• 11. کوانتیزه‌سازی لایه‌های کانولوشن
• 12. کوانتیزه‌سازی لایه‌های کاملاً متصل
• 13. کوانتیزه‌سازی لایه‌های بازگشتی (RNN)
• 14. کوانتیزه‌سازی لایه‌های LSTM
• 15. کوانتیزه‌سازی لایه‌های GRU
• 16. کوانتیزه‌سازی در شبکه‌های ترانسفورمر
• 17. کوانتیزه‌سازی در شبکه‌های گراف عصبی
• 18. کوانتیزه‌سازی در شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق
• 19. کوانتیزه‌سازی در شبکه‌های عصبی پیچشی
• 20. کوانتیزه‌سازی در شبکه‌های عصبی پیشخور
• 21. کوانتیزه‌سازی با استفاده از کدینگ هافمن
• 22. کوانتیزه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 23. کوانتیزه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های کوانتیزه‌سازی برداری
• 24. کوانتیزه‌سازی با استفاده از روش‌های کم‌دقت (Low-Precision)
• 25. کوانتیزه‌سازی ۸ بیتی در مقابل کوانتیزه‌سازی ۴ بیتی
• 26. کوانتیزه‌سازی با استفاده از تکنیک‌های Quantization Aware Training
• 27. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow Lite برای کوانتیزه‌سازی
• 28. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch Mobile برای کوانتیزه‌سازی
• 29. استفاده از کتابخانه‌های ONNX Runtime برای کوانتیزه‌سازی
• 30. کوانتیزه‌سازی و بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 31. کوانتیزه‌سازی و کاهش حجم مدل
• 32. کوانتیزه‌سازی و افزایش سرعت استنتاج
• 33. کوانتیزه‌سازی و استقرار مدل بر روی دستگاه‌های موبایل
• 34. کوانتیزه‌سازی و استقرار مدل بر روی دستگاه‌های IoT
• 35. کوانتیزه‌سازی و استقرار مدل بر روی پردازنده‌های Edge
• 36. کوانتیزه‌سازی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 37. کوانتیزه‌سازی و امنیت مدل
• 38. روش‌های ارزیابی مدل کوانتیزه‌شده
• 39. مقایسه عملکرد مدل کوانتیزه‌شده با مدل اصلی
• 40. کوانتیزه‌سازی و مقابله با اثرات نویز
• 41. کوانتیزه‌سازی و استفاده از تکنیک‌های regularization
• 42. کوانتیزه‌سازی و آموزش انتقالی (Transfer Learning)
• 43. کوانتیزه‌سازی و یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 44. کوانتیزه‌سازی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 45. کوانتیزه‌سازی و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)