دوره کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی سختافزارهای محدود همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی سختافزارهای محدود
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی کوانتیزاسیون در یادگیری عمیق
- 2. انواع کوانتیزاسیون: تقریبزنی خطی و غیرخطی
- 3. کوانتیزاسیون عددی: تعیین تعداد بیتها
- 4. کوانتیزاسیون پارامتری: کوانتیزاسیون وزنی و فعالسازی
- 5. روشهای کوانتیزاسیون پیشرفته
- 6. کوانتیزاسیون هشتبیتی (INT8) و کاربردهای آن
- 7. کوانتیزاسیون چهاربیتی (INT4) و چالشهای آن
- 8. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2) و دو سطحی (Binary)
- 9. کوانتیزاسیون بهینهسازی شده برای سختافزار
- 10. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 11. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
- 12. کوانتیزاسیون مبتنی بر داده (Data-driven Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر مدل (Model-based Quantization)
- 14. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
- 15. تکنیکهای تنظیم کوانتیزاسیون (Quantization Aware Training - QAT)
- 16. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 17. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
- 18. مقیاسبندی و افست در کوانتیزاسیون
- 19. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 20. روشهای کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
- 21. نرمالسازی در فرآیند کوانتیزاسیون
- 22. کوانتیزاسیون لایههای کانولوشن
- 23. کوانتیزاسیون لایههای خطی (Dense)
- 24. کوانتیزاسیون لایههای نرمالسازی (Normalization Layers)
- 25. کوانتیزاسیون لایههای فعالسازی (Activation Layers)
- 26. کوانتیزاسیون در معماریهای ترنسفورمر
- 27. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 28. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای گرافیکی (GPU)
- 29. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای تنسور (TPU)
- 30. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای تخصصی (ASIC)
- 31. استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 32. کاهش حجم مدل با کوانتیزاسیون
- 33. افزایش سرعت استنتاج (Inference) با کوانتیزاسیون
- 34. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
- 35. کاهش مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
- 36. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 37. TensorFlow Lite Quantization
- 38. PyTorch Mobile Quantization
- 39. ONNX Runtime Quantization
- 40. NVIDIA TensorRT Quantization
- 41. Intel OpenVINO Quantization
- 42. Compass Framework for Quantization
- 43. LLM.int8() و کاربردهای آن
- 44. GPTQ (Generative Pre-trained Transformer Quantization)
- 45. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)
- 46. SpQR (Sparse-Quantized Representation)
- 47. ZQuant (Quantization framework for large models)
- 48. بررسی عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 49. معیارهای ارزیابی مدلهای کوانتیزه شده
- 50. دقت (Accuracy)، F1-Score، Precision، Recall
- 51. سرعت استنتاج (Inference Latency)
- 52. مصرف حافظه (Memory Footprint)
- 53. مصرف انرژی (Energy Consumption)
- 54. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی بزرگ برای کاربرد خاص
- 55. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 56. کوانتیزاسیون در ترجمه ماشینی
- 57. کوانتیزاسیون در خلاصهسازی متن
- 58. کوانتیزاسیون در تولید متن
- 59. کوانتیزاسیون در تحلیل احساسات
- 60. کوانتیزاسیون در پاسخ به پرسش
- 61. کوانتیزاسیون در استنتاج مبتنی بر دانش
- 62. کوانتیزاسیون در مدلهای توزیع شده
- 63. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 64. کوانتیزاسیون برای موبایل و دستگاههای کممصرف
- 65. کوانتیزاسیون و مسائل امنیتی
- 66. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیر (Interpretability)
- 67. چالشهای کوانتیزاسیون برای مدلهای کوچک
- 68. چالشهای کوانتیزاسیون برای مدلهای با دقت بالا
- 69. آینده کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای بزرگ
- 70. تکنیکهای کوانتیزاسیون نوین
- 71. کوانتیزاسیون نرم (Soft Quantization)
- 72. کوانتیزاسیون ترانسفورماتیو (Transformative Quantization)
- 73. کوانتیزاسیون هوشمند (Intelligent Quantization)
- 74. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 75. کوانتیزاسیون برای پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
- 76. کوانتیزاسیون برای سیستمهای توکار (Embedded Systems)
- 77. کوانتیزاسیون و بهینهسازی سختافزار
- 78. همکاری بین نرمافزار و سختافزار در کوانتیزاسیون
- 79. استانداردهای کوانتیزاسیون
- 80. راهنمای عملی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 81. تمرین عملی: کوانتیزاسیون یک مدل پایه
- 82. تمرین عملی: ارزیابی مدل کوانتیزه شده
- 83. تمرین عملی: تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
- 84. تمرین عملی: مقایسه روشهای مختلف کوانتیزاسیون
- 85. تمرین عملی: استقرار مدل کوانتیزه شده روی سختافزار محدود
- 86. بررسی پیشرفتهای اخیر در زمینه کوانتیزاسیون
- 87. مقالات کلیدی در زمینه کوانتیزاسیون LLM
- 88. نکات پیشرفته در کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 89. مدیریت توازن بین دقت و کارایی در کوانتیزاسیون
- 90. آینده کوانتیزاسیون و نقش آن در هوش مصنوعی فراگیر
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.