دوره طراحی و ارزیابی الگوریتم‌های هرس سفارشی برای مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ارزیابی الگوریتم‌های هرس سفارشی برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبانی
• 3. معماری‌های اساسی شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهایشان
• 5. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
• 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های زبانی
• 8. معماری ترنسفورمر (Transformer) و اجزای آن
• 9. رمزگذار (Encoder) در ترنسفورمر
• 10. رمزگشا (Decoder) در ترنسفورمر
• 11. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 12. مفهوم و اهمیت هرس (Pruning) در مدل‌های یادگیری عمیق
• 13. چرا هرس برای مدل‌های زبانی مهم است؟
• 14. انواع هرس: هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 15. هرس غیرساختاریافته: حذف وزن‌های کم‌اهمیت
• 16. معیارهای انتخاب وزن برای هرس غیرساختاریافته
• 17. روش‌های پیاده‌سازی هرس غیرساختاریافته
• 18. هرس ساختاریافته: حذف نورون‌ها، کانال‌ها یا لایه‌ها
• 19. مزایا و معایب هرس ساختاریافته
• 20. روش‌های انتخاب ساختار برای هرس
• 21. تکنیک‌های هرس مبتنی بر اهمیت پارامتر
• 22. هرس مبتنی بر گرادیان
• 23. هرس مبتنی بر انتروپی
• 24. هرس مبتنی بر لایه
• 25. هرس مبتنی بر کانال
• 26. هرس مبتنی بر نورون
• 27. هرس مبتنی بر فیلتر
• 28. هرس مبتنی بر ساختار ماژول
• 29. تکنیک‌های هرس مبتنی بر حساسیت
• 30. هرس مبتنی بر تاثیر بر خروجی
• 31. هرس مبتنی بر تاثیر بر تابع هزینه
• 32. هرس مبتنی بر تحلیل حساسیت تابع هزینه
• 33. هرس مبتنی بر تحلیل حساسیت خروجی
• 34. روش‌های هرس تکراری (Iterative Pruning)
• 35. مزایای هرس تکراری
• 36. مراحل هرس تکراری: آموزش، هرس، تنظیم مجدد (Fine-tuning)
• 37. تنظیم مجدد (Fine-tuning) مدل پس از هرس
• 38. اهمیت تنظیم مجدد برای بازیابی دقت
• 39. روش‌های مختلف تنظیم مجدد
• 40. هرس با حفظ دقت (Accuracy-preserving Pruning)
• 41. چالش‌های حفظ دقت پس از هرس
• 42. روش‌های نوین برای هرس با حفظ دقت
• 43. هرس سفارشی (Custom Pruning)
• 44. مفهوم سفارشی‌سازی در هرس
• 45. تعیین معیارهای هرس سفارشی
• 46. طراحی الگوریتم‌های هرس سفارشی
• 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های هرس سفارشی
• 48. ارزیابی الگوریتم‌های هرس سفارشی
• 49. معیارهای ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 50. اندازه‌گیری میزان فشرده‌سازی
• 51. اندازه‌گیری تاثیر بر سرعت استنتاج
• 52. اندازه‌گیری تاثیر بر مصرف حافظه
• 53. معیارهای ارزیابی دقت مدل پس از هرس
• 54. آزمون‌های استاندارد پردازش زبان طبیعی
• 55. ارزیابی بر روی وظایف خاص (Task-specific evaluation)
• 56. ابزارهای ارزیابی مدل‌های زبانی هرس شده
• 57. مقایسه الگوریتم‌های هرس سفارشی مختلف
• 58. انتخاب بهترین الگوریتم هرس سفارشی برای یک وظیفه
• 59. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 60. چالش‌های هرس مدل‌های زبانی بسیار بزرگ
• 61. روش‌های هرس مؤثر برای LLMs
• 62. هرس دینامیک (Dynamic Pruning)
• 63. مفهوم هرس دینامیک
• 64. مزایای هرس دینامیک
• 65. پیاده‌سازی هرس دینامیک
• 66. کاربردهای هرس دینامیک در مدل‌های زبانی
• 67. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
• 68. مفهوم هرس تطبیقی
• 69. مزایای هرس تطبیقی
• 70. پیاده‌سازی هرس تطبیقی
• 71. کاربردهای هرس تطبیقی در مدل‌های زبانی
• 72. هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها (Layer-wise Pruning)
• 73. تعیین اهمیت لایه‌ها
• 74. روش‌های هرس مبتنی بر اهمیت لایه‌ها
• 75. هرس مبتنی بر اهمیت نورون‌ها (Neuron-wise Pruning)
• 76. تعیین اهمیت نورون‌ها
• 77. روش‌های هرس مبتنی بر اهمیت نورون‌ها
• 78. هرس مبتنی بر اهمیت کانال‌ها (Channel-wise Pruning)
• 79. تعیین اهمیت کانال‌ها
• 80. روش‌های هرس مبتنی بر اهمیت کانال‌ها
• 81. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های کم‌توان
• 82. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای موبایل
• 83. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های تعبیه‌شده
• 84. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از کوانتیزاسیون (Quantization)
• 85. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 86. چالش‌های ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 87. روش‌های نوین در هرس مدل‌های زبانی
• 88. تحقیقات آینده در زمینه هرس مدل‌های زبانی
• 89. اخلاق در توسعه و کاربرد مدل‌های زبانی هرس شده
• 90. ملاحظات شرعی در طراحی و ارزیابی الگوریتم‌ها
• 91. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه محتوای دیجیتال
• 92. استانداردهای اسلامی در حوزه فناوری اطلاعات
• 93. بررسی موردی: هرس یک مدل زبانی خاص
• 94. پیاده‌سازی عملی یک الگوریتم هرس سفارشی
• 95. ارزیابی نتایج هرس سفارشی
• 96. نتیجه‌گیری نهایی و چشم‌انداز آینده