دوره کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای عملی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. اهمیت کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
• 3. کاهش اندازه مدل با کوانتیزاسیون
• 4. افزایش سرعت استنتاج با کوانتیزاسیون
• 5. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 6. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training)
• 7. مبانی محاسبات ممیز شناور
• 8. تبدیل اعداد ممیز شناور به اعداد صحیح
• 9. مقایسه انواع کوانتیزاسیون (۸ بیتی، ۴ بیتی، ۲ بیتی)
• 10. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 11. استراتژی‌های جبران کاهش دقت
• 12. کوانتیزاسیون وزن‌ها
• 13. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
• 14. کوانتیزاسیون لایه‌های کانولوشن
• 15. کوانتیزاسیون لایه‌های کاملاً متصل
• 16. کوانتیزاسیون در شبکه‌های بازگشتی
• 17. کوانتیزاسیون در شبکه‌های ترانسفورمر
• 18. کوانتیزاسیون پویا در مقابل کوانتیزاسیون ایستا
• 19. کوانتیزاسیون در پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 20. کوانتیزاسیون در پردازنده‌های عصبی (NPU)
• 21. کوانتیزاسیون در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 22. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تشخیص تصویر
• 23. کوانتیزاسیون برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 24. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تشخیص صدا
• 25. کوانتیزاسیون برای مدل‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)
• 26. کوانتیزاسیون برای مدل‌های سری زمانی
• 27. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 28. استفاده از یادگیری تقویتی برای کوانتیزاسیون
• 29. کوانتیزاسیون با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 30. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل کوانتیزه شده
• 31. ارزیابی عملکرد مدل کوانتیزه شده
• 32. مقایسه ابزارهای کوانتیزاسیون مختلف (TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime)
• 33. کوانتیزاسیون برای مدل‌های یادگیری انتقالی
• 34. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال
• 35. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندوظیفه‌ای
• 36. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی
• 37. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
• 38. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
• 39. کوانتیزاسیون و کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 40. بهبود دقت مدل‌های کوانتیزه شده با استفاده از تقطیر دانش
• 41. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
• 42. کوانتیزاسیون بر اساس اهمیت (Importance-Aware Quantization)
• 43. کوانتیزاسیون مبتنی بر خوشه (Clustering-Based Quantization)
• 44. کوانتیزاسیون با استفاده از کدینگ هافمن
• 45. کوانتیزاسیون با استفاده از کدینگ ورنهایم
• 46. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
• 47. کوانتیزاسیون و کاهش حجم حافظه
• 48. کوانتیزاسیون و انتقال مدل به دستگاه‌های با منابع محدود
• 49. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مصرف باتری
• 50. کوانتیزاسیون و بهبود تجربه کاربری
• 51. کوانتیزاسیون و کاهش تأخیر
• 52. کوانتیزاسیون و افزایش مقیاس‌پذیری
• 53. کوانتیزاسیون و استقرار مدل در محیط‌های ابری
• 54. کوانتیزاسیون و استقرار مدل در محیط‌های محلی
• 55. کوانتیزاسیون و استقرار مدل در سیستم‌های توزیع‌شده
• 56. کوانتیزاسیون و نظارت بر عملکرد مدل
• 57. کوانتیزاسیون و به‌روزرسانی مدل
• 58. کوانتیزاسیون و مدیریت نسخه‌های مدل
• 59. کوانتیزاسیون و تست مدل
• 60. کوانتیزاسیون و اعتبارسنجی مدل
• 61. کوانتیزاسیون و خطایابی مدل
• 62. کوانتیزاسیون و بررسی امنیتی مدل
• 63. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل تشخیص تصویر در یک دستگاه تلفن همراه
• 64. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل پردازش زبان طبیعی برای یک ربات گفتگو
• 65. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل تشخیص صدا برای یک سیستم دستیار صوتی
• 66. آینده کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
• 67. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی کوانتیزاسیون
• 68. تحقیقات جاری در زمینه کوانتیزاسیون
• 69. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پیشرفته برای کوانتیزاسیون
• 70. بهینه‌سازی هایپرمترهای کوانتیزاسیون
• 71. کوانتیزاسیون و یادگیری خودنظارتی
• 72. تکنیک‌های کاهش حساسیت به کوانتیزاسیون
• 73. کوانتیزاسیون و یادگیری افزایشی
• 74. کوانتیزاسیون و یادگیری فعال
• 75. کوانتیزاسیون و یادگیری چندنمایه‌ای
• 76. کوانتیزاسیون و یادگیری مبتنی بر متا
• 77. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی عمیق
• 78. کوانتیزاسیون و یادگیری گراف
• 79. کوانتیزاسیون و یادگیری هندسی
• 80. کوانتیزاسیون و یادگیری توپولوژیکی
• 81. کوانتیزاسیون و یادگیری مولد