فلشکارتهای آموزشی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: راهنمایی گام به گام
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: راهنمایی گام به گام
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 2. چرا کوانتیزاسیون برای مدلهای زبانی مهم است؟
- 3. انواع روشهای کوانتیزاسیون
- 4. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
- 5. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Floating-Point Quantization)
- 6. کوانتیزاسیون خطی (Linear Quantization)
- 7. کوانتیزاسیون غیرخطی (Non-Linear Quantization)
- 8. کوانتیزاسیون پارامتری (Parametric Quantization)
- 9. کوانتیزاسیون غیرپارامتری (Non-Parametric Quantization)
- 10. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 11. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
- 12. مزایای کوانتیزاسیون پس از آموزش
- 13. معایب کوانتیزاسیون پس از آموزش
- 14. مزایای کوانتیزاسیون در حین آموزش
- 15. معایب کوانتیزاسیون در حین آموزش
- 16. کوانتیزاسیون وزنی (Weight Quantization)
- 17. کوانتیزاسیون فعالسازی (Activation Quantization)
- 18. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
- 19. انتخاب مقیاس کوانتیزاسیون (Quantization Scale)
- 20. انتخاب نقطه صفر کوانتیزاسیون (Quantization Zero-Point)
- 21. روشهای کالیبراسیون برای PTQ
- 22. کالیبراسیون با استفاده از مجموعه داده کوچک
- 23. کالیبراسیون با استفاده از مجموعه داده آموزشی
- 24. کالیبراسیون مبتنی بر هیستوگرام
- 25. کوانتیزاسیون دو بیتی (2-bit Quantization)
- 26. کوانتیزاسیون سه بیتی (3-bit Quantization)
- 27. کوانتیزاسیون چهار بیتی (4-bit Quantization)
- 28. کوانتیزاسیون هشت بیتی (8-bit Quantization)
- 29. کوانتیزاسیون با دقت بالا (High-Precision Quantization)
- 30. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
- 31. تکنیکهای کاهش خطا در کوانتیزاسیون
- 32. کوانتیزاسیون متقارن (Symmetric Quantization)
- 33. کوانتیزاسیون نامتقارن (Asymmetric Quantization)
- 34. کوانتیزاسیون نرمال شده (Normalized Quantization)
- 35. کوانتیزاسیون مبتنی بر آنتروپی
- 36. کوانتیزاسیون مبتنی بر اطلاعات متقابل
- 37. کوانتیزاسیون لایهای (Layer-wise Quantization)
- 38. کوانتیزاسیون کانالی (Channel-wise Quantization)
- 39. کوانتیزاسیون گرهای (Node-wise Quantization)
- 40. کوانتیزاسیون سراسری (Global Quantization)
- 41. کوانتیزاسیون مدلهای ترانسفورمر
- 42. کوانتیزاسیون لایههای توجه (Attention Layers)
- 43. کوانتیزاسیون لایههای پیشخور (Feed-Forward Layers)
- 44. کوانتیزاسیون لایههای جاسازی (Embedding Layers)
- 45. کوانتیزاسیون لایههای خروجی
- 46. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 47. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
- 48. تأثیر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
- 49. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 50. TensorFlow Lite Quantization
- 51. PyTorch Quantization
- 52. ONNX Runtime Quantization
- 53. NVIDIA TensorRT
- 54. Quantization Toolkits
- 55. ارزیابی مدلهای کوانتیزه شده
- 56. معیارهای ارزیابی دقت
- 57. معیارهای ارزیابی سرعت
- 58. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
- 59. کوانتیزاسیون برای سختافزارهای خاص
- 60. کوانتیزاسیون برای پردازندههای موبایل
- 61. کوانتیزاسیون برای شتابدهندههای هوش مصنوعی
- 62. کوانتیزاسیون برای سیستمهای نهفته
- 63. بهینهسازی مدلهای کوانتیزه شده
- 64. تکنیکهای پسپردازش (Post-processing Techniques)
- 65. تنظیم دقیق مدل پس از کوانتیزاسیون
- 66. انتخاب معماری مناسب برای کوانتیزاسیون
- 67. کوانتیزاسیون و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 68. کوانتیزاسیون مدلهای تولید متن
- 69. کوانتیزاسیون مدلهای ترجمه ماشینی
- 70. کوانتیزاسیون مدلهای خلاصهسازی متن
- 71. کوانتیزاسیون مدلهای پرسش و پاسخ
- 72. کوانتیزاسیون مدلهای تحلیل احساسات
- 73. کوانتیزاسیون مدلهای طبقهبندی متن
- 74. کوانتیزاسیون مدلهای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 75. کوانتیزاسیون مدلهای تولید کد
- 76. کوانتیزاسیون مدلهای تولید خلاقانه
- 77. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
- 78. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
- 79. چالشهای کوانتیزاسیون در مدلهای بزرگ
- 80. آینده کوانتیزاسیون مدلهای زبانی
- 81. کوانتیزاسیون با دقت بسیار پایین (Ultra-low Precision Quantization)
- 82. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 83. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
- 84. کوانتیزاسیون ترکیبی با روشهای دیگر بهینهسازی
- 85. کوانتیزاسیون و فشردهسازی مدل
- 86. کوانتیزاسیون و حذف پارامترهای غیرضروری
- 87. کوانتیزاسیون و ادغام لایهها
- 88. کوانتیزاسیون و کاهش وابستگی به سختافزار
- 89. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
- 90. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی در دستگاه
- 91. کوانتیزاسیون و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
- 92. تأثیر کوانتیزاسیون بر سوگیری مدل (Bias)
- 93. کوانتیزاسیون و دسترسیپذیری هوش مصنوعی
- 94. مطالعات موردی موفق کوانتیزاسیون
- 95. آزمایشهای عملی کوانتیزاسیون
- 96. انتخاب بهترین روش کوانتیزاسیون برای یک کاربرد خاص
- 97. بررسی مقالات پیشرو در حوزه کوانتیزاسیون
- 98. کاربرد کوانتیزاسیون در سیستمهای توزیعشده
- 99. کوانتیزاسیون و بهینهسازی مصرف انرژی
- 100. کوانتیزاسیون و چالشهای مقیاسپذیری
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلشکارت؛ تجربهای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دورههای واجد شرایط.
مرور فاصلهدار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را بهصورت مرحلهای دنبال کنید، فلشکارتها را مرور کنید، دانش خود را با پرسشها و آزمونها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصلهدار هوشمند
با مرور زماندار، کارتهای تازه و کارتهای سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخها به زمانبندی مرورهای بعدی کمک میکند تا تمرین متناسبتری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلشکارتها، فعالیتهای مرور، عملکرد آزمونها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشنتری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحلهبهمرحله
فصلها و بخشهای آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیدهنشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموختهها
با نکتههای آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمونهای پایان فصل، دانستههای خود را تمرین کنید و بخشهایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارتهای تازه و موعد مرور کارتها آماده میکند. شما پاسخ را ارزیابی میکنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم میشود.
دوباره
برای کارتهایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخهایی که با دشواری به یاد آمدهاند.
خوب
برای پاسخهایی که بهدرستی به یاد آوردهاید.
آسان
برای کارتهایی که پاسخ آنها را بهآسانی میدانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم میشود؛ مرور منظم میتواند به تثبیت آموختهها کمک کند، اما بهتنهایی تضمینکننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوههای مختلف تمرین کنید
ساختار دورهها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکتههای ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکتههای رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه میشود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، میتوانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دورههای در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمانهای کوتاه
تبلت و لپتاپ
برای مطالعه و مرور راحتتر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دورههای مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دورههایی که امکان دریافت گواهی برای آنها فعال است، میتوانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمونهای پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصلها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخههای فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار میگیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر میشود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و بهخودیخود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدمبهقدم دانش و مهارتهایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدمبهقدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونههایی از فضای یادگیری، فلشکارتها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
تگها:
LLM Quantization
بهینهسازی مدل هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی
فشردهسازی مدل
کاهش حجم مدل
کوانتیزاسیون مدل زبانی
مدلهای زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.