دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیکها همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیکها
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ
- 2. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
- 3. بررسی معماریهای مختلف ترنسفورمر
- 4. مفاهیم پایهی کوانتیزاسیون
- 5. انواع کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
- 6. کوانتیزاسیون اعداد صحیح (Integer Quantization)
- 7. کوانتیزاسیون اعداد ممیز شناور (Floating-Point Quantization)
- 8. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
- 9. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 10. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
- 11. کوانتیزاسیون هشت بیتی (8-bit Quantization)
- 12. کوانتیزاسیون چهار بیتی (4-bit Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون دو بیتی (2-bit Quantization)
- 14. تکنیکهای کوانتیزاسیون وزنها (Weight Quantization)
- 15. تکنیکهای کوانتیزاسیون فعالسازیها (Activation Quantization)
- 16. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
- 17. تکنیکهای مقیاسبندی در کوانتیزاسیون
- 18. استفاده از مقیاسهای سراسری (Global Scale)
- 19. استفاده از مقیاسهای کانالبهکانال (Channel-wise Scale)
- 20. کوانتیزاسیون لایهبهلایه (Layer-wise Quantization)
- 21. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
- 22. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 23. روشهای ارزیابی تأثیر کوانتیزاسیون
- 24. تکنیکهای بازیابی دقت پس از کوانتیزاسیون
- 25. کالیبراسیون مدل برای کوانتیزاسیون
- 26. کوانتیزاسیون با استفاده از دادههای نماینده (Representative Data)
- 27. کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی
- 28. فریمورکهای کوانتیزاسیون: TensorFlow Lite
- 29. فریمورکهای کوانتیزاسیون: PyTorch Mobile
- 30. فریمورکهای کوانتیزاسیون: ONNX Runtime
- 31. ابزارهای کوانتیزاسیون اختصاصی سختافزار
- 32. بهینهسازی مدل برای سختافزارهای خاص
- 33. کوانتیزاسیون برای پردازندههای موبایل (CPU)
- 34. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
- 35. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش عصبی (NPU)
- 36. کوانتیزاسیون برای شتابدهندههای هوش مصنوعی
- 37. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 38. چالشهای کوانتیزاسیون LLMs
- 39. کوانتیزاسیون مدلهای ترنسفورمر برای LLMs
- 40. کوانتیزاسیون مؤثر بر اتنشن (Attention) در LLMs
- 41. کوانتیزاسیون فعالسازیهای لایههای Feed-Forward در LLMs
- 42. کوانتیزاسیون مدلهای Llama
- 43. کوانتیزاسیون مدلهای GPT
- 44. کوانتیزاسیون مدلهای BERT
- 45. کوانتیزاسیون مدلهای T5
- 46. کوانتیزاسیون مدلهای Mistral
- 47. کوانتیزاسیون مدلهای Falcon
- 48. کوانتیزاسیون مدلهای PaLM
- 49. کوانتیزاسیون مدلهای BLOOM
- 50. کوانتیزاسیون مدلهای برای کاربردهای پردازش زبان طبیعی
- 51. کوانتیزاسیون برای وظایف تولید متن
- 52. کوانتیزاسیون برای وظایف خلاصهسازی متن
- 53. کوانتیزاسیون برای وظایف ترجمه ماشینی
- 54. کوانتیزاسیون برای وظایف پاسخ به سوال
- 55. کوانتیزاسیون برای وظایف طبقهبندی متن
- 56. کوانتیزاسیون برای وظایف تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 57. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ برای دستگاههای کمتوان
- 58. بهینهسازی مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
- 59. کاهش تأخیر (Latency) با کوانتیزاسیون
- 60. افزایش توان عملیاتی (Throughput) با کوانتیزاسیون
- 61. ملاحظات امنیتی در کوانتیزاسیون مدلهای LLM
- 62. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی دادهها
- 63. تکنیکهای فشردهسازی مدلهای LLM
- 64. ارتباط کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning) مدل
- 65. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس کردن
- 66. کوانتیزاسیون پیشرفته (Advanced Quantization Techniques)
- 67. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 68. کوانتیزاسیون مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Quantization)
- 69. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
- 70. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 71. کوانتیزاسیون ثابت (Static Quantization)
- 72. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
- 73. کوانتیزاسیون برای مدلهای کوچکتر
- 74. کاربرد کوانتیزاسیون در مدلهای تخصصی
- 75. کوانتیزاسیون برای مدلهای چندزبانه
- 76. کوانتیزاسیون مدلهای LLM در پلتفرمهای ابری
- 77. کوانتیزاسیون مدلهای LLM برای استقرار محلی (On-Premise Deployment)
- 78. مطالعات موردی (Case Studies) کوانتیزاسیون LLMs
- 79. آینده کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 80. کوانتیزاسیون و معماریهای جدید مدلهای زبانی
- 81. کوانتیزاسیون و هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
- 82. کوانتیزاسیون و اخلاق در هوش مصنوعی
- 83. بررسی مقایسهای روشهای مختلف کوانتیزاسیون
- 84. راهنمای عملی انتخاب روش کوانتیزاسیون
- 85. نکات کلیدی برای اجرای موفق کوانتیزاسیون
- 86. محدودیتهای فعلی کوانتیزاسیون
- 87. روندهای پژوهشی آینده در کوانتیزاسیون
- 88. جمعبندی و چشمانداز کوانتیزاسیون LLMs
- 89. ارزیابی عملکرد کوانتیزه شده در سناریوهای واقعی
- 90. بهینهسازی پارامترهای کوانتیزاسیون
- 91. کوانتیزاسیون و معماریهای سختافزاری نسل آینده
- 92. تأثیر کوانتیزاسیون بر قابلیت اطمینان مدل
- 93. کوانتیزاسیون و کاربردهای صنعتی LLMs
- 94. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ در ایران
- 95. چالشها و فرصتهای کوانتیزاسیون LLMs در بومیسازی
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.