کتاب فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس در زمان آموزش مدل (Pruning During Model Training)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس در زمان آموزش مدل (Pruning During Model Training)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. معماری‌های متداول مدل‌های زبانی (RNN, LSTM, GRU)
  • 4. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
  • 5. مفهوم هرس (Pruning) در یادگیری ماشین
  • 6. انواع هرس: ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 7. اهمیت هرس برای کاهش حجم و افزایش سرعت
  • 8. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 9. مراحل کلی فرآیند فشرده‌سازی
  • 10. فشرده‌سازی در زمان آموزش (Pruning During Training)
  • 11. تفاوت هرس در زمان آموزش با پس از آموزش
  • 12. نکات کلیدی هرس در زمان آموزش
  • 13. اهمیت انتخاب معیار هرس
  • 14. معیارهای هرس مبتنی بر وزن (Weight Magnitude Pruning)
  • 15. معیارهای هرس مبتنی بر گرادیان
  • 16. معیارهای هرس مبتنی بر اهمیت نورون‌ها
  • 17. معیارهای هرس مبتنی بر تأثیر در خروجی
  • 18. انتخاب وزن‌های قابل هرس
  • 19. تعیین آستانه هرس
  • 20. استراتژی‌های هرس تکراری (Iterative Pruning)
  • 21. هرس در یک مرحله (One-Shot Pruning)
  • 22. هرس تدریجی (Gradual Pruning)
  • 23. تکنیک‌های هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
  • 24. هرس پارامترهای خاص در مدل‌های زبانی
  • 25. هرس اتصالات (Connection Pruning)
  • 26. هرس نورون‌ها (Neuron Pruning)
  • 27. هرس لایه‌ها (Layer Pruning)
  • 28. هرس در لایه‌های توجه (Attention Layer Pruning)
  • 29. هرس در لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layer Pruning)
  • 30. هرس در لایه‌های جاسازی (Embedding Layer Pruning)
  • 31. هرس در لایه‌های خروجی (Output Layer Pruning)
  • 32. تأثیر هرس بر دقت مدل
  • 33. تأثیر هرس بر حجم مدل
  • 34. تأثیر هرس بر سرعت استنتاج
  • 35. تأثیر هرس بر مصرف حافظه
  • 36. حفظ دقت مدل پس از هرس
  • 37. روش‌های بازیابی دقت پس از هرس
  • 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل هرس شده
  • 39. آموزش مجدد (Re-training) پس از هرس
  • 40. تنظیم دقیق با نرخ یادگیری پایین
  • 41. استفاده از داده‌های آموزشی برای بازیابی دقت
  • 42. مطالعه موردی: فشرده‌سازی مدل‌های BERT با هرس
  • 43. مطالعه موردی: فشرده‌سازی مدل‌های GPT با هرس
  • 44. مطالعه موردی: فشرده‌سازی مدل‌های T5 با هرس
  • 45. تکنیک‌های هرس در مدل‌های زبانی مولد
  • 46. ملاحظات عملی پیاده‌سازی هرس
  • 47. ابزارها و کتابخانه‌های پشتیبان هرس
  • 48. PyTorch Pruning Utilities
  • 49. TensorFlow Model Optimization Toolkit
  • 50. پیاده‌سازی هرس سفارشی
  • 51. مدیریت وابستگی‌های بین پارامترها
  • 52. چالش‌های هرس در مدل‌های بسیار بزرگ
  • 53. مقایسه هرس با سایر روش‌های فشرده‌سازی
  • 54. کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 55. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 56. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
  • 57. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
  • 58. ترکیب هرس و تقطیر دانش
  • 59. تأثیر هرس بر توان مصرفی
  • 60. کاربرد فشرده‌سازی مدل‌های زبانی در دستگاه‌های محدود
  • 61. کاربرد در موبایل و دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 62. کاربرد در سیستم‌های توکار (Embedded Systems)
  • 63. کاربرد در سرویس‌های ابری با هزینه کمتر
  • 64. ملاحظات امنیتی در مدل‌های فشرده شده
  • 65. اهمیت ارزیابی دقیق مدل‌های فشرده شده
  • 66. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های فشرده شده
  • 68. سنجه‌های دقت (Accuracy Metrics)
  • 69. سنجه‌های کارایی (Efficiency Metrics)
  • 70. سنجه‌های حجم (Size Metrics)
  • 71. سنجه‌های سرعت (Speed Metrics)
  • 72. بررسی کیفیت خروجی مدل‌های هرس شده
  • 73. ارزیابی مدل‌های فشرده شده بر روی مجموعه داده‌های استاندارد
  • 74. چالش‌های ارزیابی در مقیاس بزرگ
  • 75. آینده پژوهش در زمینه هرس مدل‌های زبانی
  • 76. روش‌های هرس خودکار (Auto-Pruning)
  • 77. هرس پویا (Dynamic Pruning)
  • 78. هرس مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-based Pruning)
  • 79. هرس در معماری‌های جدید مدل‌های زبانی
  • 80. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
  • 81. تأثیر هرس بر جنبه‌های اخلاقی مدل‌های زبانی
  • 82. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های فشرده
  • 83. توسعه پایدار و فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 84. نکات حقوقی و مقرراتی در فشرده‌سازی مدل‌ها (با رعایت قوانین ایران)
  • 85. ملاحظات مربوط به داده‌های آموزشی در فشرده‌سازی
  • 86. اهمیت مستندسازی فرآیند فشرده‌سازی
  • 87. ارتباط هرس با بهینه‌سازی سخت‌افزار
  • 88. طراحی سخت‌افزار برای اجرای کارآمد مدل‌های هرس شده
  • 89. تست و اعتبارسنجی مدل‌های فشرده شده
  • 90. برنامه‌ریزی برای به‌روزرسانی مدل‌های فشرده
  • 91. درس‌هایی از تجربیات موفق در فشرده‌سازی
  • 92. چشم‌انداز فشرده‌سازی مدل‌های زبانی 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.