دوره بهینه‌سازی LLM برای موبایل و IoT همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی LLM برای موبایل و IoT

موضوع کلی: بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع میانی: پلتفرم‌های متمرکز بر فشرده‌سازی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای دستگاه‌های همراه
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 3. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ: یک بررسی جامع
• 4. اندازه‌گیری عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. روش‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 6. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) برای افزایش سرعت مدل
• 7. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): انتقال یادگیری از مدل‌های بزرگ به کوچک
• 8. بهینه‌سازی مدل برای پردازنده‌های ARM
• 9. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی TensorFlow Lite
• 10. بهینه‌سازی مدل با استفاده از Core ML (iOS)
• 11. بهینه‌سازی مدل برای پلتفرم اندروید با NNAPI
• 12. کاهش مصرف انرژی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. روش‌های فشرده‌سازی مدل با استفاده از رمزگذاری
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های زبانی
• 15. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های اینترنت اشیا
• 16. محدودیت‌های سخت‌افزاری در دستگاه‌های IoT و راه‌های غلبه بر آن‌ها
• 17. مدیریت منابع در محیط‌های IoT
• 18. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
• 19. توسعه مدل‌های زبانی کوچک برای IoT
• 20. استفاده از مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های همراه
• 21. تشخیص گفتار و تبدیل آن به متن در دستگاه‌های همراه
• 22. ترجمه ماشینی در دستگاه‌های همراه
• 23. تولید متن خلاقانه با مدل‌های زبانی کوچک
• 24. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی بهینه
• 25. پاسخ به سؤالات (Question Answering) در دستگاه‌های همراه
• 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با مدل‌های زبانی
• 27. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 28. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 29. بهینه‌سازی مدل برای تشخیص دستورات صوتی
• 30. کاربردهای مدل‌های زبانی در دستیارهای صوتی
• 31. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های پوشیدنی
• 32. توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی برای سلامت
• 33. استفاده از مدل‌های زبانی در خانه‌های هوشمند
• 34. بهینه‌سازی مدل برای سیستم‌های ناوبری
• 35. مدل‌های زبانی و امنیت سایبری در دستگاه‌های IoT
• 36. بهینه‌سازی مدل برای تشخیص نفوذ
• 37. استفاده از مدل‌های زبانی در تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر
• 38. تست و ارزیابی مدل‌های زبانی بهینه شده
• 39. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در دستگاه‌های همراه
• 40. بهبود مستمر مدل با استفاده از بازخورد کاربران
• 41. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی مدل
• 42. پردازش متن فارسی در مدل‌های زبانی
• 43. چالش‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 44. معماری‌های جدید مدل‌های زبانی و آینده بهینه‌سازی آن‌ها
• 45. تکنیک‌های موازی‌سازی برای آموزش مدل‌های بزرگ