, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: کاهش حجم و افزایش سرعت در مدل‌های زبانی نسل جدید

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: کاهش حجم و افزایش سرعت در مدل‌های زبانی نسل جدید

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 چالش‌های آن‌ها
  • 2. مبانی کوانتیزاسیون در پردازش سیگنال
  • 3. انواع کوانتیزاسیون (تقسیمی، خطی، غیرخطی)
  • 4. کوانتیزاسیون عددی و تأثیر آن بر دقت
  • 5. کوانتیزاسیون در شبکه‌های عصبی
  • 6. مفهوم وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها در مدل‌های زبانی
  • 7. نیاز به کاهش حجم مدل‌های زبانی بزرگ
  • 8. کوانتیزاسیون وزن‌ها: رویکردها و تکنیک‌ها
  • 9. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون هشت‌بیتی (INT8)
  • 11. کوانتیزاسیون چهاربیتی (INT4)
  • 12. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2)
  • 13. کوانتیزاسیون یک بیتی (Binary Quantization)
  • 14. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 15. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
  • 16. روش‌های تعیین مقیاس در کوانتیزاسیون
  • 17. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 20. تکنیک‌های Fine-tuning پس از کوانتیزاسیون
  • 21. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر
  • 22. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 23. کوانتیزاسیون لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Layers)
  • 24. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers)
  • 25. کوانتیزاسیون لایه‌های خروجی
  • 26. تأثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد مدل (Perplexity, Accuracy)
  • 27. معیارهای ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 28. مدل‌های کوانتیزه شده سبک (Lightweight Quantized Models)
  • 29. کوانتیزاسیون با حفظ دقت
  • 30. روش‌های کاهش خطای کوانتیزاسیون
  • 31. تکنیک‌های جبران خطا
  • 32. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-precision Quantization)
  • 33. کوانتیزاسیون مختلط (Hybrid Quantization)
  • 34. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 35. کوانتیزاسیون مبتنی بر توزیع داده
  • 36. کوانتیزاسیون مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها
  • 37. کوانتیزاسیون پارامترهای مدل
  • 38. کوانتیزاسیون لایه‌های محدود (Constrained Layers)
  • 39. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص (GPU, CPU, Edge Devices)
  • 40. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده برای اجرای سریع‌تر
  • 41. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 42. روش‌های دیگر فشرده‌سازی (Pruning, Knowledge Distillation)
  • 43. مقایسه کوانتیزاسیون با Pruning و Knowledge Distillation
  • 44. کاربرد کوانتیزاسیون در مدل‌های کوچک‌تر (Distilled Models)
  • 45. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن (Text Generation Models)
  • 46. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 47. کوانتیزاسیون مدل‌های پاسخ به سوال
  • 48. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 49. کوانتیزاسیون مدل‌های تحلیل احساسات
  • 50. کوانتیزاسیون مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 51. کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. کوانتیزاسیون برای کاربردهای موبایل
  • 53. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
  • 54. کوانتیزاسیون برای رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 56. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون (TensorFlow Lite, PyTorch Mobile)
  • 57. راهنمای عملی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 58. بررسی مقالات پیشرو در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 59. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 60. کوانتیزاسیون با دقت بسیار پایین (Sub-byte Quantization)
  • 61. کوانتیزاسیون ناپیوسته (Non-uniform Quantization)
  • 62. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 63. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)
  • 64. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی استنتاجی (Inference Models)
  • 65. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای مصرف انرژی
  • 66. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های زبانی
  • 67. حملات مبتنی بر کوانتیزاسیون
  • 68. دفاع در برابر حملات کوانتیزاسیون
  • 69. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری مدل
  • 70. کوانتیزاسیون و تعصبات مدل‌های زبانی
  • 71. مدیریت تعصبات در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 72. کوانتیزاسیون و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 73. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه مدل‌های زبانی
  • 74. ملاحظات شرعی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 75. مقررات اسلامی ناظر بر فناوری اطلاعات
  • 76. قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه محتوای دیجیتال
  • 77. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 78. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با فناوری
  • 79. کوانتیزاسیون و انطباق با قوانین ملی
  • 80. تطبیق کوانتیزاسیون با حدود شرعی
  • 81. تأثیر کوانتیزاسیون بر ارزش‌های فرهنگی
  • 82. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 83. امنیت داده‌ها در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 84. نقش کوانتیزاسیون در توسعه هوش مصنوعی بومی
  • 85. پشتیبانی از تولید محتوای آموزشی سازگار با قوانین
  • 86. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری فناوری
  • 87. کوانتیزاسیون برای افراد کم‌توان
  • 88. کوانتیزاسیون و اقتصاد دانش‌بنیان
  • 89. نقش کوانتیزاسیون در کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 90. تأثیر کوانتیزاسیون بر نوآوری در صنعت نرم‌افزار
  • 91. کوانتیزاسیون و توسعه ابزارهای آموزشی هوشمند
  • 92. کاربرد مدل‌های زبانی کوانتیزه شده در سامانه های آموزشی
  • 93. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای پلتفرم‌های آموزشی
  • 94. ارزیابی فنی و اقتصادی کوانتیزاسیون در آموزش
  • 95. چالش‌های فنی پیاده‌سازی کوانتیزاسیون در محیط‌های آموزشی
  • 96. مدیریت دانش در زمینه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 97. اهمیت آموزش مباحث مرتبط با کوانتیزاسیون
  • 98. توسعه منابع آموزشی در حوزه کوانتیزاسیون
  • 99. کوانتیزاسیون و آینده پژوهش در 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: کاهش حجم و افزایش سرعت در مدل‌های زبانی نسل جدید”

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

پیمایش به بالا