فلشکارتهای آموزشی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیکهای پیشرفته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیکهای پیشرفته
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 2. مبانی نظری کوانتیزاسیون
- 3. انواع دقتهای عددی در یادگیری ماشین
- 4. کوانتیزاسیون کامل (Full Precision Quantization)
- 5. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
- 6. کوانتیزاسیون ترنری (Ternary Quantization)
- 7. کوانتیزاسیون باینری (Binary Quantization)
- 8. کوانتیزاسیون ثابت (Fixed-Point Quantization)
- 9. کوانتیزاسیون شناور (Floating-Point Quantization)
- 10. کوانتیزاسیون بدون اتلاف (Lossless Quantization)
- 11. کوانتیزاسیون با اتلاف (Lossy Quantization)
- 12. تکنیکهای کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر کالیبراسیون (Calibration-Based Quantization)
- 14. کوانتیزاسیون مبتنی بر بهینهسازی (Optimization-Based Quantization)
- 15. کوانتیزاسیون مبتنی بر دادههای نمونه (Representative Dataset Quantization)
- 16. کوانتیزاسیون در سطح تنسور (Tensor-Level Quantization)
- 17. کوانتیزاسیون در سطح کانال (Channel-Level Quantization)
- 18. کوانتیزاسیون در سطح وزن (Weight-Level Quantization)
- 19. کوانتیزاسیون در سطح فعالسازی (Activation-Level Quantization)
- 20. کوانتیزاسیون ناهمگن (Asymmetric Quantization)
- 21. کوانتیزاسیون همگن (Symmetric Quantization)
- 22. کوانتیزاسیون وزنی (Weight Quantization)
- 23. کوانتیزاسیون فعالسازی (Activation Quantization)
- 24. نقش فعالسازیها در کوانتیزاسیون
- 25. تکنیکهای کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
- 26. مزایای کوانتیزاسیون در حین آموزش
- 27. چالشهای کوانتیزاسیون در حین آموزش
- 28. بهینهسازی فرآیند آموزش برای کوانتیزاسیون
- 29. شبکههای عصبی کوانتیزه شده
- 30. معماریهای مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 31. ترانسفورمرها و نقش آنها در LLMs
- 32. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 33. کوانتیزاسیون مدلهای ترانسفورمر
- 34. کوانتیزاسیون لایههای توجه
- 35. کوانتیزاسیون لایههای فیدفوروارد
- 36. کوانتیزاسیون امبدینگها (Embeddings)
- 37. کوانتیزاسیون خروجی مدل
- 38. ابزارهای کوانتیزاسیون برای مدلهای زبانی بزرگ
- 39. TensorFlow Lite Quantization
- 40. PyTorch Mobile Quantization
- 41. ONNX Runtime Quantization
- 42. TensorRT Quantization
- 43. NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVIDIA DLA)
- 44. ARM Compute Library
- 45. Qualcomm Neural Processing SDK
- 46. Intel OpenVINO Toolkit
- 47. ابزارهای متنباز برای کوانتیزاسیون
- 48. مقایسه ابزارهای کوانتیزاسیون
- 49. ارزیابی عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 50. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy Metrics)
- 51. معیارهای ارزیابی سرعت (Speed Metrics)
- 52. معیارهای ارزیابی حجم مدل (Model Size Metrics)
- 53. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه (Memory Usage Metrics)
- 54. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 55. کاهش دقت ناشی از کوانتیزاسیون
- 56. تکنیکهای کاهش افت دقت
- 57. بهبود دقت مدلهای کوانتیزه شده
- 58. کوانتیزاسیون و بهرهوری محاسباتی
- 59. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
- 60. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 61. محدودیتهای سختافزاری و کوانتیزاسیون
- 62. بهینهسازی کوانتیزاسیون برای سختافزارهای خاص
- 63. کوانتیزاسیون برای پردازندههای موبایل
- 64. کوانتیزاسیون برای پردازندههای گرافیکی (GPU)
- 65. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش عصبی (NPU)
- 66. کوانتیزاسیون و فشردهسازی مدل
- 67. فشردهسازی مدل بدون کوانتیزاسیون
- 68. ترکیب کوانتیزاسیون و فشردهسازی
- 69. کوانتیزاسیون و کاربردهای واقعی
- 70. استقرار مدلهای کوانتیزه شده در عمل
- 71. چالشهای استقرار مدلهای کوانتیزه شده
- 72. مطالعات موردی کوانتیزاسیون LLMs
- 73. کوانتیزاسیون مدلهای تولید متن
- 74. کوانتیزاسیون مدلهای خلاصهسازی متن
- 75. کوانتیزاسیون مدلهای ترجمه ماشینی
- 76. کوانتیزاسیون مدلهای پاسخ به پرسش
- 77. کوانتیزاسیون مدلهای تحلیل احساسات
- 78. کوانتیزاسیون مدلهای طبقهبندی متن
- 79. کوانتیزاسیون مدلهای تشخیص موجودیت نامدار (NER)
- 80. کوانتیزاسیون مدلهای تشخیص رابطه
- 81. کوانتیزاسیون مدلهای تولید کد
- 82. کوانتیزاسیون مدلهای تولید محتوا
- 83. کوانتیزاسیون مدلهای چتباتهای هوشمند
- 84. کوانتیزاسیون و ملاحظات امنیتی
- 85. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی دادهها
- 86. کوانتیزاسیون و پایداری مدل
- 87. آینده کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 88. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
- 89. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 90. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-based Quantization)
- 91. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
- 92. کوانتیزاسیون با الهام از زیستشناسی
- 93. کوانتیزاسیون برای مدلهای چندوجهی (Multimodal Models)
- 94. کوانتیزاسیون برای مدلهای توالی به توالی
- 95. کوانتیزاسیون و بهینهسازی مصرف منابع در سیستمهای توزیعشده
- 96. تکنیکهای پیشرفته کوانتیزاسیون
- 97. کوانتیزاسیون با استفاده از ماتریسهای پراکنده (Sparse Matrices)
- 98. کوانتیزاسیون مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Tree-based Quantization)
- 99. کوانتیزاسیون با استفاده از کوانتایزرهای یادگیرنده (Learned Quantizers)
- 100. کوانتیزاسیون با محدودیتهای سختافزاری خاص
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
بهینه سازی مدل
پردازش زبان طبیعی
تکنیک های پیشرفته
فشرده سازی مدل
کوانتیزاسیون مدل زبانی
مدل های زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.