کتاب کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ روی سخت‌افزارهای محدود

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 کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ روی سخت‌افزارهای محدود

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

🎓 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. 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

📚 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.