, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای عملکرد در دستگاه‌های با منابع محدود

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 عملکرد در دستگاه‌های با منابع 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. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
  • 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
  • 3. معماری ترنسفورمر و لایه‌های آن
  • 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 5. کوانتیزاسیون چیست و چرا اهمیت دارد؟
  • 6. انواع کوانتیزاسیون: دقت ثابت و دقت شناور
  • 7. کوانتیزاسیون هشت بیتی (INT8)
  • 8. کوانتیزاسیون چهار بیتی (INT4)
  • 9. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2)
  • 10. کوانتیزاسیون یک بیتی (Binary Quantization)
  • 11. کوانتیزاسیون مبتنی بر وزن (Weight Quantization)
  • 12. کوانتیزاسیون مبتنی بر فعال‌سازی (Activation Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 14. کوانتیزاسیون بدون تلفات (Lossless Quantization)
  • 15. کوانتیزاسیون با تلفات (Lossy Quantization)
  • 16. روش‌های کوانتیزاسیون: تقریب خطی (Linear Quantization)
  • 17. روش‌های کوانتیزاسیون: تقریب غیرخطی (Non-linear Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
  • 20. تعیین مقیاس و افست در کوانتیزاسیون
  • 21. بهینه‌سازی مقیاس در کوانتیزاسیون
  • 22. تکنیک‌های کاهش تلفات در کوانتیزاسیون
  • 23. کوانتیزاسیون لایه به لایه
  • 24. کوانتیزاسیون سراسری (Global Quantization)
  • 25. کوانتیزاسیون مدل‌های بزرگ (LLMs)
  • 26. چالش‌های کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 27. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 28. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
  • 29. تأثیر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
  • 30. روش‌های ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 31. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity, Accuracy)
  • 32. معیارهای ارزیابی سرعت (Latency, Throughput)
  • 33. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 34. TensorFlow Lite Quantization
  • 35. PyTorch Quantization Toolkit
  • 36. ONNX Runtime Quantization
  • 37. NVIDIA TensorRT Quantization
  • 38. Quantization-Aware Training (QAT)
  • 39. Fine-tuning پس از کوانتیزاسیون
  • 40. آموزش آگاه از کوانتیزاسیون (QAT)
  • 41. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 42. مراحل QAT
  • 43. مزایای QAT
  • 44. معایب QAT
  • 45. Post-Training Quantization (PTQ)
  • 46. کوانتیزاسیون پس از آموزش (PTQ)
  • 47. مراحل PTQ
  • 48. مزایای PTQ
  • 49. معایب PTQ
  • 50. انتخاب بین QAT و PTQ
  • 51. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های موبایل
  • 52. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های تعبیه‌شده (Embedded Devices)
  • 53. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص (ASICs, FPGAs)
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای سخت‌افزار
  • 55. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 56. هرس کردن (Pruning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 57. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 58. ترکیب کوانتیزاسیون با سایر تکنیک‌های فشرده‌سازی
  • 59. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مدل‌های کوچک‌تر
  • 60. کاربرد کوانتیزاسیون در مدل‌های مولد
  • 61. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 62. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 63. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن خلاقانه
  • 64. کوانتیزاسیون مدل‌های پرسش و پاسخ
  • 65. کوانتیزاسیون مدل‌های تشخیص احساسات
  • 66. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 67. کوانتیزاسیون مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 68. کوانتیزاسیون مدل‌های تحلیل معنایی
  • 69. کوانتیزاسیون مدل‌های تحلیل نحوی
  • 70. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های زبانی
  • 72. مسائل اخلاقی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 73. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 74. پیشرفت‌های نوین در تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 75. کوانتیزاسیون ادامه‌دار (Continuous Quantization)
  • 76. کوانتیزاسیون نامتقارن (Asymmetric Quantization)
  • 77. کوانتیزاسیون فشرده (Sparse Quantization)
  • 78. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Learned Quantization)
  • 79. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 80. کوانتیزاسیون برای محاسبات کوانتومی (مقدماتی)
  • 81. مسائل مربوط به استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
  • 82. دشواری‌های دیباگ کردن مدل‌های کوانتیزه شده
  • 83. ملاحظات حقوقی و نظارتی در استقرار مدل‌ها
  • 84. استانداردهای صنعتی برای کوانتیزاسیون
  • 85. نقش پژوهش‌های دانشگاهی در پیشبرد کوانتیزاسیون
  • 86. همکاری صنعت و دانشگاه در زمینه کوانتیزاسیون
  • 87. چالش‌های مقیاس‌پذیری کوانتیزاسیون
  • 88. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 89. کوانتیزاسیون در سیستم‌های توزیع شده
  • 90. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی خاص
  • 91. ارزیابی عملی کوانتیزاسیون بر روی سخت‌افزار هدف
  • 92. بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون برای موارد خاص
  • 93. نکات عملی برای پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 94. راهنمای انتخاب روش کوانتیزاسیون مناسب
  • 95. آینده‌پژوهی در زمینه فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای عملکرد در دستگاه‌های با منابع محدود”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا