اکسپرس 24
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهی برای استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهی برای استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری

تگ‌ها: LLM quantization بهینه سازی سخت افزار پردازش زبان طبیعی کوانتیزاسیون مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهی برای استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
  • 2. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 3. اهمیت کوانتیزاسیون برای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های محدود
  • 5. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون: دقت عددی و نمایش اعداد
  • 6. انواع نمایش اعداد در کوانتیزاسیون: اعداد صحیح و ممیز ثابت
  • 7. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
  • 8. کوانتیزاسیون بدون تقارن و با تقارن
  • 9. کوانتیزاسیون برداری و ماتریسی
  • 10. کوانتیزاسیون پارامترها در مدل‌های عصبی
  • 11. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها در مدل‌های عصبی
  • 12. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 13. کوانتیزاسیون به بیت‌های کمتر (مانند ۴ بیت و ۲ بیت)
  • 14. روش‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 15. کوانتیزاسیون با تنظیم دقیق (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 16. مقایسه PTQ و QAT برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 17. انتخاب مقیاس و نقطه صفر در کوانتیزاسیون
  • 18. کوانتیزاسیون نامتقارن و مزایای آن
  • 19. کوانتیزاسیون متقارن و محدودیت‌های آن
  • 20. کوانتیزاسیون پویا و ایستا
  • 21. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی
  • 22. کوانتیزاسیون لایه به لایه
  • 23. کوانتیزاسیون در معماری‌های مختلف مدل‌های زبانی بزرگ
  • 24. کوانتیزاسیون ترنسفورمرها
  • 25. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention layers)
  • 26. کوانتیزاسیون لایه‌های پیشخور (Feed-forward layers)
  • 27. کوانتیزاسیون لایه‌های جاسازی (Embedding layers)
  • 28. کوانتیزاسیون لایه‌های خروجی
  • 29. تکنیک‌های کاهش خطا در کوانتیزاسیون
  • 30. کوانتیزاسیون با مقادیر تصادفی
  • 31. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
  • 32. کوانتیزاسیون با بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 33. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 34. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 36. معیارهای سنجش دقت در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 37. معیارهای سنجش سرعت استقرار
  • 38. معیارهای سنجش مصرف حافظه
  • 39. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 40. TensorFlow Lite Quantization
  • 41. PyTorch Quantization
  • 42. ONNX Runtime Quantization
  • 43. NVIDIA TensorRT
  • 44. Meta OPT
  • 45. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی کوچک‌تر (مانند BERT)
  • 46. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ‌تر (مانند GPT-3)
  • 47. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های موبایل
  • 48. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های لبه (Edge devices)
  • 49. کاربرد کوانتیزاسیون در سرورها و مراکز داده
  • 50. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
  • 51. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 53. کوانتیزاسیون برای تولید متن
  • 54. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 55. کوانتیزاسیون برای پاسخگویی به سوالات
  • 56. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
  • 57. کوانتیزاسیون برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 58. کوانتیزاسیون برای پردازش گفتار
  • 59. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. کوانتیزاسیون برای ربات‌های چت (Chatbots)
  • 61. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 62. کوانتیزاسیون و ملاحظات امنیتی
  • 63. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 64. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 65. کوانتیزاسیون و ردپای کربن
  • 66. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 67. تحقیقات جاری در زمینه کوانتیزاسیون
  • 68. چالش‌های آینده در کوانتیزاسیون
  • 69. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 70. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-precision quantization)
  • 71. کوانتیزاسیون مبتنی بر دانش (Knowledge distillation quantization)
  • 72. کوانتیزاسیون برای مدل‌های توزیع شده
  • 73. کوانتیزاسیون برای پردازش موازی
  • 74. کوانتیزاسیون و سخت‌افزارهای تخصصی
  • 75. کوانتیزاسیون و معماری‌های محاسباتی جدید
  • 76. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 77. کوانتیزاسیون و تاثیر آن بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
  • 78. کوانتیزاسیون و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 79. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری فناوری هوش مصنوعی
  • 80. مسائل مربوط به حقوق مالکیت فکری در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 81. استانداردسازی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 82. نقش نهادهای نظارتی در کوانتیزاسیون
  • 83. اصول فقهی و شرعی در استفاده از فناوری‌های نوین
  • 84. ملاحظات اقتصادی و فنی در پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 85. ارزیابی هزینه-فایده کوانتیزاسیون
  • 86. اهمیت کوانتیزاسیون در توسعه بومی فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 87. کوانتیزاسیون و خودکفایی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 88. توسعه ابزارهای بومی برای کوانتیزاسیون
  • 89. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه کوانتیزاسیون
  • 90. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در پیشبرد کوانتیزاسیون
  • 91. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه کوانتیزاسیون (با رعایت چارچوب‌های ملی)
  • 92. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
  • 93. برنامه‌ریزی بلندمدت برای توسعه و به‌کارگیری کوانتیزاسیون
  • 94. چشم‌انداز آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در ایران

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.