اکسپرس 24
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در محیط‌های توزیع شده و ابری

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای استقرار در محیط‌های توزیع شده و ابری

تگ‌ها: استقرار ابری بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی کوانتیزاسیون محیط‌های توزیع شده مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی 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: بهینه‌سازی برای استقرار در محیط‌های توزیع شده و ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت کوانتیزاسیون
  • 2. مبانی کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون: پس از آموزش و در حین آموزش
  • 4. کوانتیزاسیون با دقت پایین: مفاهیم و اصول
  • 5. کوانتیزاسیون ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی (Scaling Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
  • 8. کوانتیزاسیون متمرکز بر وزن‌ها (Weight-centric Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون متمرکز بر فعال‌سازی‌ها (Activation-centric Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون خطی (Linear Quantization)
  • 11. کوانتیزاسیون غیرخطی (Non-linear Quantization)
  • 12. کوانتیزاسیون با تقریب ناپیوسته (Stochastic Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون با تقریب پیوسته (Deterministic Quantization)
  • 14. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 15. کوانتیزاسیون با کالیبراسیون (Calibration-based PTQ)
  • 16. کوانتیزاسیون بدون کالیبراسیون (Zero-shot PTQ)
  • 17. کوانتیزاسیون با تنظیم دقیق (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 18. روش‌های QAT: شبیه‌سازی کوانتیزاسیون در مرحله آموزش
  • 19. تکنیک‌های بهبود دقت در QAT
  • 20. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-precision Quantization)
  • 22. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون متناسب با سخت‌افزار (Hardware-aware Quantization)
  • 24. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 25. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش تنسور (TPU)
  • 26. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 27. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 28. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
  • 29. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 30. کوانتیزاسیون لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
  • 31. کوانتیزاسیون مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 32. کوانتیزاسیون مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 33. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
  • 34. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی (Machine Translation Models)
  • 35. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization Models)
  • 36. کوانتیزاسیون مدل‌های پاسخ به پرسش (Question Answering Models)
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 38. معیارهای ارزیابی: دقت، سرعت، مصرف حافظه
  • 39. تحلیل خطای کوانتیزاسیون
  • 40. روش‌های کاهش خطای کوانتیزاسیون
  • 41. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 42. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 43. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 44. کوانتیزاسیون به عنوان بخشی از فشرده‌سازی مدل
  • 45. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در محیط‌های توزیع شده
  • 46. معماری‌های محاسبات توزیع شده
  • 47. چارچوب‌های پردازش توزیع شده (مانند Apache Spark)
  • 48. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در محیط‌های ابری
  • 49. پلتفرم‌های ابری (مانند AWS, Azure, GCP)
  • 50. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
  • 51. بهینه‌سازی استقرار برای مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 52. بهینه‌سازی استقرار برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 53. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 54. کوانتیزاسیون و کاهش ردپای کربن
  • 55. کاربرد کوانتیزاسیون در کاربردهای صنعتی
  • 56. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی
  • 57. کاربرد کوانتیزاسیون در بینایی ماشین
  • 58. کاربرد کوانتیزاسیون در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. کاربرد کوانتیزاسیون در رباتیک
  • 60. کاربرد کوانتیزاسیون در خودروهای خودران
  • 61. کوانتیزاسیون و ملاحظات امنیتی
  • 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 63. مقاومت مدل‌های کوانتیزه شده در برابر حملات
  • 64. استانداردهای صنعتی برای کوانتیزاسیون
  • 65. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 66. TensorFlow Lite Quantization
  • 67. PyTorch Mobile Quantization
  • 68. ONNX Runtime Quantization
  • 69. Intel OpenVINO Toolkit
  • 70. NVIDIA TensorRT
  • 71. کوانتیزاسیون هوش مصنوعی در چارچوب قوانین داخلی
  • 72. ملاحظات فقهی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 73. انطباق با مقررات بانک مرکزی در کاربردهای مالی
  • 74. رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت در کاربردهای پزشکی
  • 75. رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی
  • 76. تحلیل مواضع رسمی در روابط بین‌الملل
  • 77. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
  • 78. محتوای آموزشی در خصوص کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 79. کارگاه‌های عملی کوانتیزاسیون مدل‌های LLM
  • 80. پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه کوانتیزاسیون پیشرفته
  • 81. آینده کوانتیزاسیون و یادگیری ماشین فشرده
  • 82. روندهای نوظهور در کوانتیزاسیون
  • 83. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 84. کوانتیزاسیون مبتنی بر شبکه‌های عصبی مولد
  • 85. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 86. ترکیب کوانتیزاسیون با تکنیک‌های دیگر فشرده‌سازی
  • 87. چالش‌های پیش رو در کوانتیزاسیون LLMs
  • 88. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 89. اهمیت کوانتیزاسیون در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 90. تأثیر کوانتیزاسیون بر دسترسی به فناوری هوش مصنوعی
  • 91. نقش کوانتیزاسیون در توسعه اقتصاد دیجیتال
  • 92. کوانتیزاسیون و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 93. آینده پژوهش در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 94. بررسی مقایسه‌ای روش‌های کوانتیزاسیون مختلف
  • 95. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل LLM خاص
  • 96. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون برای استقرار در محیط‌های محدود

📚 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.