دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: فشردهسازی هوشمند برای مدلهای بزرگ و کاربردی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: فشردهسازی هوشمند برای مدلهای بزرگ و کاربردی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و نیاز به فشردهسازی
- 2. مبانی کوانتیزاسیون در پردازش سیگنال
- 3. انواع روشهای کوانتیزاسیون: یکنواخت و غیریکنواخت
- 4. کوانتیزاسیون خطی و درک پارامترهای آن
- 5. کوانتیزاسیون غیرخطی و مزایای آن
- 6. کوانتیزاسیون برداری و کاربردهای آن
- 7. کوانتیزاسیون مقادیر وزن در شبکههای عصبی
- 8. کوانتیزاسیون فعالسازیها در شبکههای عصبی
- 9. مقدمهای بر فشردهسازی مدلهای زبانی بزرگ
- 10. چالشهای فشردهسازی مدلهای زبانی بزرگ
- 11. اهمیت کوانتیزاسیون برای استقرار مدلهای زبانی بزرگ
- 12. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون ۲ بیتی و چالشهای آن
- 14. کوانتیزاسیون ۴ بیتی و تکنیکهای پیادهسازی
- 15. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و تأثیر آن بر عملکرد
- 16. روشهای کوانتیزاسیون بهینهسازی شده
- 17. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 18. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
- 19. مقایسه PTQ و QAT
- 20. کوانتیزاسیون مختلط (Mixed-Precision Quantization)
- 21. استفاده از دقتهای مختلف برای لایههای مختلف
- 22. کوانتیزاسیون گسسته (Discrete Quantization)
- 23. کوانتیزاسیون مقادیر خاص (مانند وزنها یا فعالسازیها)
- 24. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 25. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
- 26. تکنیکهای نرمالسازی در کوانتیزاسیون
- 27. انتخاب مقیاس و محدوده کوانتیزاسیون
- 28. کوانتیزاسیون پارامترهای مدلهای ترنسفورمر
- 29. کوانتیزاسیون مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
- 30. کوانتیزاسیون لایههای فید-فوروارد
- 31. کوانتیزاسیون لایههای نرمالسازی
- 32. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدلهای زبانی
- 33. ارزیابی معیارهای دقت پس از کوانتیزاسیون
- 34. حفظ عملکرد در کوانتیزاسیون با بیت کم
- 35. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
- 36. افزایش سرعت استنتاج با کوانتیزاسیون
- 37. کاهش مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
- 38. پیادهسازی کوانتیزاسیون در فریمورکهای یادگیری عمیق
- 39. TensorFlow Lite و ابزارهای کوانتیزاسیون
- 40. PyTorch Mobile و قابلیتهای کوانتیزاسیون
- 41. ONNX Runtime و بهینهسازی مدل
- 42. ابزارهای تخصصی کوانتیزاسیون
- 43. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاههای محدود
- 44. کوانتیزاسیون برای موبایل و دستگاههای لبه
- 45. کوانتیزاسیون برای سیستمهای نهفته (Embedded Systems)
- 46. بهینهسازی مدلهای زبانی برای پردازندههای خاص
- 47. کوانتیزاسیون و معماریهای سختافزاری
- 48. تأثیر کوانتیزاسیون بر آموزش مدلهای زبانی
- 49. کوانتیزاسیون در مراحل اولیه آموزش
- 50. کوانتیزاسیون در مراحل پایانی آموزش
- 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای کوانتیزه شده
- 52. روشهای بازیابی دقت پس از کوانتیزاسیون
- 53. کالیبراسیون مدل پس از کوانتیزاسیون
- 54. استفاده از دادههای کالیبراسیون
- 55. کوانتیزاسیون با استفاده از دادههای ترکیبی
- 56. کوانتیزاسیون و فشردهسازی مدل (فشردهسازی کلی)
- 57. ترکیب کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning)
- 58. ترکیب کوانتیزاسیون با تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 59. کوانتیزاسیون پیشرفته برای مدلهای بزرگ
- 60. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی در مقیاس عظیم
- 61. کوانتیزاسیون پارامترهای مدلهای مولد
- 62. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی برای وظایف خاص
- 63. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
- 64. کوانتیزاسیون برای خلاصهسازی متن
- 65. کوانتیزاسیون برای پاسخ به سوالات
- 66. کوانتیزاسیون و چالشهای امنیتی
- 67. تأثیر کوانتیزاسیون بر آسیبپذیری مدل
- 68. کوانتیزاسیون و حفاظت از مالکیت معنوی
- 69. ملاحظات اخلاقی در کوانتیزاسیون مدلهای زبانی
- 70. استانداردهای کوانتیزاسیون در صنعت
- 71. آینده تحقیقات در زمینه کوانتیزاسیون مدلهای زبانی
- 72. روشهای کوانتیزاسیون نسل بعدی
- 73. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
- 74. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی
- 75. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
- 76. کوانتیزاسیون برای مدلهای چندوجهی (Multimodal)
- 77. کوانتیزاسیون و کاربرد در هوش مصنوعی عمومی
- 78. ارزیابی جامع عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 79. مطالعات موردی (Case Studies) کوانتیزاسیون موفق
- 80. چالشهای پیادهسازی در مقیاس بزرگ
- 81. نکات کاربردی برای مهندسان یادگیری ماشین
- 82. بهینهسازی کوانتیزاسیون برای سختافزارهای خاص
- 83. تکنیکهای پیشرفته برای کاهش خطای کوانتیزاسیون
- 84. کوانتیزاسیون و تأثیر بر تفسیرپذیری مدل
- 85. روشهای نوین برای کوانتیزاسیون لایههای خاص
- 86. کوانتیزاسیون و پایداری آموزش
- 87. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر بایاس مدل
- 88. کوانتیزاسیون و کاربرد در پردازش زبان طبیعی فارسی
- 89. بهینهسازی کوانتیزاسیون برای زبان فارسی
- 90. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی فارسی بزرگ
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.