فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ روی پلتفرم‌های موبایل و امبدد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ روی پلتفرم‌های موبایل و امبدد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: On-device LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و کاربردهای آن
• 3. پردازش زبان طبیعی و چالش‌های آن در دستگاه‌های موبایل
• 4. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای منابع محدود
• 5. کوانتیزه‌سازی مدل‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 6. هرس کردن مدل‌ها: کاهش اندازه و پیچیدگی
• 7. تقطیر دانش: انتقال یادگیری از مدل‌های بزرگ به کوچک
• 8. فشرده‌سازی مدل با استفاده از روش‌های کم‌دقت
• 9. بهینه‌سازی کامپایلر برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی مانند TensorFlow Lite و Core ML
• 11. معرفی فریم‌ورک‌های تخصصی برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ روی موبایل
• 12. توسعه مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models)
• 13. معماری‌های جایگزین برای ترنسفورمر در دستگاه‌های موبایل
• 14. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 16. سخت‌افزار شتاب‌دهنده برای مدل‌های زبانی بزرگ (NPU، GPU)
• 17. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در دستگاه‌های موبایل
• 18. چالش‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
• 19. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Techniques)
• 20. اجرای فدرال یادگیری (Federated Learning) برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش گفتار روی موبایل
• 22. تشخیص گفتار و تبدیل گفتار به متن
• 23. تولید گفتار و پاسخگویی صوتی
• 24. ترجمه ماشینی روی دستگاه‌های موبایل
• 25. خلاصه‌سازی متن و تولید محتوا
• 26. پاسخ به سوالات و استخراج اطلاعات
• 27. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 28. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
• 29. اصلاح خودکار و پیشنهاد کلمات
• 30. بهبود تجربه کاربری با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. توسعه دستیارهای صوتی هوشمند
• 32. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در آموزش و یادگیری
• 33. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه سلامت
• 34. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در خدمات مشتری
• 35. بهینه‌سازی مدل‌ها برای زبان فارسی
• 36. پردازش زبان فارسی و چالش‌های خاص آن
• 37. استفاده از داده‌های فارسی برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 38. ارزیابی و مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 40. تست و دیباگ کردن مدل‌های زبانی بزرگ
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در اندروید
• 42. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در iOS
• 43. استفاده از APIهای ابری برای دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. مقایسه روش‌های مختلف پیاده‌سازی (محلی در مقابل ابری)
• 45. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در شرایط شبکه ضعیف
• 46. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 47. نسخه‌بندی مدل‌ها و مدیریت پیکربندی
• 48. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط واقعی
• 49. تکنیک‌های تشخیص و رفع خطا در مدل‌های زبانی بزرگ
• 50. آینده مدل‌های زبانی بزرگ روی پلتفرم‌های موبایل و امبدد
• 51. تحقیقات و روندهای جدید در این حوزه
• 52. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 53. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصویر و ویدئو
• 54. ترکیب مدل‌های زبانی با مدل‌های بینایی ماشین
• 55. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید شرح تصویر
• 56. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش داده‌های حسگر
• 57. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای پیش‌بینی رفتار کاربر
• 58. توسعه رابط‌های کاربری تعاملی برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 59. طراحی تجربه کاربری (UX) برای برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 60. امنیت و ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ