فلش‌کارت‌های آموزشی اصول پیاده‌سازی عملیاتی هرس مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول پیاده‌سازی عملیاتی هرس مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هرس مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه هرس مدل‌های زبانی
• 3. انواع تکنیک‌های هرس
• 4. هرس مبتنی بر وزن
• 5. هرس مبتنی بر نورون
• 6. هرس مبتنی بر کانال
• 7. هرس مبتنی بر لایه
• 8. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 9. اهمیت فشرده‌سازی در مدل‌های زبانی
• 10. ملاحظات عملیاتی در فشرده‌سازی
• 11. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 12. کاهش رتبگی ماتریس‌ها
• 13. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 14. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 15. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
• 16. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
• 17. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
• 18. تکنیک‌های تخصصی کوانتیزاسیون
• 19. بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
• 20. اهمیت بازآموزی
• 21. تنظیم دقیق پارامترها
• 22. روش‌های بازآموزی
• 23. هرس در مرحله آموزش
• 24. هرس پیش از آموزش
• 25. هرس در حین آموزش
• 26. هرس پس از آموزش
• 27. ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 28. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 29. دقت (Accuracy)
• 30. دقت در طبقه‌بندی
• 31. دقت در تولید متن
• 32. متریک‌های ارزیابی متن
• 33. BLEU
• 34. ROUGE
• 35. METEOR
• 36. معیارهای ارزیابی حجم و سرعت
• 37. اندازه مدل
• 38. زمان استنتاج (Inference Time)
• 39. مصرف حافظه
• 40. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 41. چالش‌های هرس LLMs
• 42. راهکارهای عملیاتی برای هرس LLMs
• 43. هرس مدل‌های ترنسفورمر
• 44. ساختار ترنسفورمر
• 45. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 46. هرس در مکانیسم توجه
• 47. هرس در لایه‌های Feed-Forward
• 48. هرس در لایه‌های Embedding
• 49. پیاده‌سازی هرس با استفاده از PyTorch
• 50. مفاهیم پایه PyTorch
• 51. توابع هرس در PyTorch
• 52. ابزارهای کمکی PyTorch برای هرس
• 53. پیاده‌سازی هرس با استفاده از TensorFlow
• 54. مفاهیم پایه TensorFlow
• 55. توابع هرس در TensorFlow
• 56. ابزارهای کمکی TensorFlow برای هرس
• 57. مقایسه چارچوب‌های پیاده‌سازی
• 58. انتخاب چارچوب مناسب
• 59. مدیریت وابستگی‌ها
• 60. استقرار مدل‌های هرس شده
• 61. ملاحظات استقرار
• 62. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف
• 63. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 64. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
• 65. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 66. کاربردهای عملیاتی مدل‌های هرس شده
• 67. کاربرد در دستگاه‌های کم‌توان
• 68. کاربرد در برنامه‌های موبایل
• 69. کاربرد در سیستم‌های بلادرنگ
• 70. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هرس مدل‌های زبانی
• 71. سوگیری در مدل‌های هرس شده
• 72. روش‌های کاهش سوگیری
• 73. شفافیت در فرآیند هرس
• 74. ملاحظات امنیتی در مدل‌های فشرده
• 75. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 76. مقاومت در برابر حملات
• 77. مطالعات موردی در هرس مدل‌های زبانی
• 78. مثال‌هایی از موفقیت هرس
• 79. چالش‌های پیش رو در مطالعات موردی
• 80. آینده پژوهی در هرس مدل‌های زبانی
• 81. تکنیک‌های نوظهور هرس
• 82. هرس خودکار (Automated Pruning)
• 83. هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 84. هرس با یادگیری تقویتی
• 85. همکاری با متخصصان اقتصاد اسلامی
• 86. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز
• 87. چارچوب‌های فقهی در اقتصاد
• 88. اصول خانواده ایرانی-اسلامی
• 89. نقش زنان در خانواده
• 90. حقوق متقابل زوجین
• 91. تربیت فرزندان در چارچوب اسلامی
• 92. سیاست‌های جمعیتی و فرزندآوری
• 93. مبانی حقوقی خانواده در ایران
• 94. مقاومت در برابر تحریف تاریخ
• 95. منافع ملی در روابط بین‌الملل
• 96. مبانی فقهی و حقوقی نظام جمهوری اسلامی ایران
• 97. اصول قانون اساسی
• 98. حدود شرعی در تولید محتوا
• 99. پروتکل‌های وزارت بهداشت در طب سنتی
• 100. مبانی اخلاق حرفه‌ای در علوم پزشکی