, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: استراتژی‌های فشرده‌سازی مدل با حداقل افت دقت

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: استراتژی‌های فشرده‌سازی مدل با حداقل افت دقت

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. مقدمه ای بر کوانتیزاسیون مدل های زبانی بزرگ
  • 2. اهمیت فشرده سازی مدل های زبانی بزرگ
  • 3. چالش های کوانتیزاسیون در مدل های زبانی
  • 4. مبانی نظری کوانتیزاسیون اعداد
  • 5. انواع کوانتیزاسیون: ایزوتونیک و غیر ایزوتونیک
  • 6. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Floating-Point Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون در سطح وزن (Weight Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون در سطح فعال سازی (Activation Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
  • 11. روش های مقیاس بندی در کوانتیزاسیون
  • 12. کوانتیزاسیون بای-نری (Binary Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون ترنری (Ternary Quantization)
  • 14. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Quantization-Aware Training)
  • 15. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 16. الگوریتم های بهینه سازی برای کوانتیزاسیون
  • 17. کوانتیزاسیون مدل های ترنسفورمر
  • 18. کوانتیزاسیون لایه های توجه (Attention Layers)
  • 19. کوانتیزاسیون لایه های پیشخور (Feed-Forward Layers)
  • 20. کوانتیزاسیون لایه های نرمال سازی (Normalization Layers)
  • 21. کوانتیزاسیون Embedding Layers
  • 22. تکنیک های فشرده سازی مدل های زبانی
  • 23. روش های هرس مدل (Model Pruning)
  • 24. هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 25. کوانتیزاسیون و هرس به صورت همزمان
  • 26. کاهش رتبه (Rank Reduction)
  • 27. تجزیه ماتریس برای فشرده سازی
  • 28. روش های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 29. مدل های معلم و دانش آموز
  • 30. تقطیر دانش در مدل های زبانی
  • 31. ارتباط تقطیر دانش با کوانتیزاسیون
  • 32. مدل های کوچک تر و کارآمدتر
  • 33. معماری های بهینه برای مدل های کوچک
  • 34. شبکه های عصبی کانولوشنال برای پردازش زبان
  • 35. شبکه های عصبی بازگشتی برای پردازش زبان
  • 36. مدل های مبتنی بر کانولوشن و توجه
  • 37. مدل های زبانی با پارامترهای کمتر
  • 38. معیارهای ارزیابی مدل های فشرده
  • 39. دقت (Accuracy) و افت دقت
  • 40. سرعت استنتاج (Inference Speed)
  • 41. مصرف حافظه (Memory Consumption)
  • 42. مصرف انرژی (Energy Consumption)
  • 43. شاخص های ترکیبی ارزیابی
  • 44. ارزیابی مدل های کوانتیزه شده در وظایف مختلف
  • 45. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. فهم زبان طبیعی (NLU)
  • 47. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 48. ترجمه ماشینی
  • 49. خلاصه سازی متن
  • 50. پاسخ به پرسش
  • 51. تحلیل احساسات
  • 52. مدل های زبانی برای کاربردهای خاص
  • 53. کوانتیزاسیون مدل های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 54. مدل های GPT و انواع آن
  • 55. مدل های BERT و انواع آن
  • 56. مدل های LLaMA و انواع آن
  • 57. مدل های فارسی و بومی سازی شده
  • 58. کوانتیزاسیون مدل های زبانی فارسی
  • 59. چالش های کوانتیزاسیون در زبان فارسی
  • 60. روش های ارزیابی مدل های زبانی فارسی
  • 61. استانداردهای ملی برای مدل های زبانی
  • 62. راهنمای پیاده سازی کوانتیزاسیون
  • 63. ابزارها و کتابخانه های کوانتیزاسیون
  • 64. TensorFlow Lite for Quantization
  • 65. PyTorch Quantization
  • 66. ONNX Runtime
  • 67. OpenVINO Toolkit
  • 68. فریمورک های بومی سازی شده برای کوانتیزاسیون
  • 69. تکنیک های کاهش حجم مدل برای استقرار
  • 70. استقرار مدل های کوانتیزه شده بر روی دستگاه های محدود
  • 71. بهینه سازی برای سخت افزارهای خاص
  • 72. کوانتیزاسیون سخت افزاری (Hardware-Aware Quantization)
  • 73. تراشه های شتاب دهنده هوش مصنوعی
  • 74. تاثیر کوانتیزاسیون بر مصرف توان
  • 75. مدل های کوانتیزه شده در دستگاه های موبایل
  • 76. مدل های کوانتیزه شده در سیستم های جاسازی شده
  • 77. مقایسه روش های مختلف کوانتیزاسیون
  • 78. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 79. کوانتیزاسیون مدل های زبانی در صنعت
  • 80. کوانتیزاسیون مدل های زبانی در تحقیقات علمی
  • 81. آینده کوانتیزاسیون مدل های زبانی
  • 82. روندهای جدید در فشرده سازی مدل
  • 83. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 84. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 85. یادگیری کوانتیزاسیون مولد (Generative Quantization Learning)
  • 86. کوانتیزاسیون خودکار (Automated Quantization)
  • 87. نقش قوانین و مقررات در توسعه مدل های هوش مصنوعی
  • 88. ملاحظات اخلاقی در فشرده سازی مدل
  • 89. حفظ حریم خصوصی و امنیت در مدل های کوانتیزه شده
  • 90. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل های فشرده
  • 91. مسئولیت پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 92. استانداردهای فنی برای مدل های هوش مصنوعی
  • 93. توصیه های فنی برای کوانتیزاسیون مدل ها
  • 94. کاربرد کوانتیزاسیون در حوزه های علمی و صنعتی
  • 95. مباحث پیشرفته در کوانتیزاسیون مدل های زبانی
  • 96. کوانتیزاسیون مدل های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 97. کوانتیزاسیون مدل های زبانی با حافظه بلندمدت
  • 98. کوانتیزاسیون مدل های زبانی با قابلیت استدلال
  • 99. کوانتیزاسیون مدل های زبانی برای پردازش بلادرنگ
  • 100. ارزیابی جامع مدل های کوانتیزه شده

📚 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: استراتژی‌های فشرده‌سازی مدل با حداقل افت دقت”

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

پیمایش به بالا