فلشکارتهای آموزشی کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی سختافزارهای محدود
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی سختافزارهای محدود
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی کوانتیزاسیون در یادگیری عمیق
- 2. انواع کوانتیزاسیون: تقریبزنی خطی و غیرخطی
- 3. کوانتیزاسیون عددی: تعیین تعداد بیتها
- 4. کوانتیزاسیون پارامتری: کوانتیزاسیون وزنی و فعالسازی
- 5. روشهای کوانتیزاسیون پیشرفته
- 6. کوانتیزاسیون هشتبیتی (INT8) و کاربردهای آن
- 7. کوانتیزاسیون چهاربیتی (INT4) و چالشهای آن
- 8. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2) و دو سطحی (Binary)
- 9. کوانتیزاسیون بهینهسازی شده برای سختافزار
- 10. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 11. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
- 12. کوانتیزاسیون مبتنی بر داده (Data-driven Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر مدل (Model-based Quantization)
- 14. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
- 15. تکنیکهای تنظیم کوانتیزاسیون (Quantization Aware Training - QAT)
- 16. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 17. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
- 18. مقیاسبندی و افست در کوانتیزاسیون
- 19. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 20. روشهای کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
- 21. نرمالسازی در فرآیند کوانتیزاسیون
- 22. کوانتیزاسیون لایههای کانولوشن
- 23. کوانتیزاسیون لایههای خطی (Dense)
- 24. کوانتیزاسیون لایههای نرمالسازی (Normalization Layers)
- 25. کوانتیزاسیون لایههای فعالسازی (Activation Layers)
- 26. کوانتیزاسیون در معماریهای ترنسفورمر
- 27. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 28. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای گرافیکی (GPU)
- 29. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای تنسور (TPU)
- 30. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای تخصصی (ASIC)
- 31. استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 32. کاهش حجم مدل با کوانتیزاسیون
- 33. افزایش سرعت استنتاج (Inference) با کوانتیزاسیون
- 34. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
- 35. کاهش مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
- 36. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 37. TensorFlow Lite Quantization
- 38. PyTorch Mobile Quantization
- 39. ONNX Runtime Quantization
- 40. NVIDIA TensorRT Quantization
- 41. Intel OpenVINO Quantization
- 42. Compass Framework for Quantization
- 43. LLM.int8() و کاربردهای آن
- 44. GPTQ (Generative Pre-trained Transformer Quantization)
- 45. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)
- 46. SpQR (Sparse-Quantized Representation)
- 47. ZQuant (Quantization framework for large models)
- 48. بررسی عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 49. معیارهای ارزیابی مدلهای کوانتیزه شده
- 50. دقت (Accuracy)، F1-Score، Precision، Recall
- 51. سرعت استنتاج (Inference Latency)
- 52. مصرف حافظه (Memory Footprint)
- 53. مصرف انرژی (Energy Consumption)
- 54. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی بزرگ برای کاربرد خاص
- 55. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 56. کوانتیزاسیون در ترجمه ماشینی
- 57. کوانتیزاسیون در خلاصهسازی متن
- 58. کوانتیزاسیون در تولید متن
- 59. کوانتیزاسیون در تحلیل احساسات
- 60. کوانتیزاسیون در پاسخ به پرسش
- 61. کوانتیزاسیون در استنتاج مبتنی بر دانش
- 62. کوانتیزاسیون در مدلهای توزیع شده
- 63. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 64. کوانتیزاسیون برای موبایل و دستگاههای کممصرف
- 65. کوانتیزاسیون و مسائل امنیتی
- 66. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیر (Interpretability)
- 67. چالشهای کوانتیزاسیون برای مدلهای کوچک
- 68. چالشهای کوانتیزاسیون برای مدلهای با دقت بالا
- 69. آینده کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای بزرگ
- 70. تکنیکهای کوانتیزاسیون نوین
- 71. کوانتیزاسیون نرم (Soft Quantization)
- 72. کوانتیزاسیون ترانسفورماتیو (Transformative Quantization)
- 73. کوانتیزاسیون هوشمند (Intelligent Quantization)
- 74. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 75. کوانتیزاسیون برای پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
- 76. کوانتیزاسیون برای سیستمهای توکار (Embedded Systems)
- 77. کوانتیزاسیون و بهینهسازی سختافزار
- 78. همکاری بین نرمافزار و سختافزار در کوانتیزاسیون
- 79. استانداردهای کوانتیزاسیون
- 80. راهنمای عملی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 81. تمرین عملی: کوانتیزاسیون یک مدل پایه
- 82. تمرین عملی: ارزیابی مدل کوانتیزه شده
- 83. تمرین عملی: تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
- 84. تمرین عملی: مقایسه روشهای مختلف کوانتیزاسیون
- 85. تمرین عملی: استقرار مدل کوانتیزه شده روی سختافزار محدود
- 86. بررسی پیشرفتهای اخیر در زمینه کوانتیزاسیون
- 87. مقالات کلیدی در زمینه کوانتیزاسیون LLM
- 88. نکات پیشرفته در کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 89. مدیریت توازن بین دقت و کارایی در کوانتیزاسیون
- 90. آینده کوانتیزاسیون و نقش آن در هوش مصنوعی فراگیر
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
استقرار مدل
پردازش زبان طبیعی
سخت افزار محدود
کوانتیزاسیون
مدل زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.