اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در فضای ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در فضای ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر
• 4. اجزای کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 6. توکن‌سازی و روش‌های آن
• 7. ساخت واژگان (Vocabulary)
• 8. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 9. مدل‌های زبانی خودرگرسیو (Autoregressive)
• 10. مدل‌های زبانی کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 11. آموزش اولیه مدل‌های زبانی بزرگ (Pre-training)
• 12. مجموعه داده‌های مورد استفاده در پیش‌آموزش
• 13. اهداف پیش‌آموزش: پیش‌بینی کلمه بعدی
• 14. اهداف پیش‌آموزش: پر کردن جای خالی (Masked Language Modeling)
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 16. کوانتیزاسیون: مفهوم و اهمیت
• 17. انواع کوانتیزاسیون (پایین‌دقت، با دقت متغیر)
• 18. کوانتیزاسیون باینری و ترنری
• 19. کوانتیزاسیون مقداری (Post-training Quantization)
• 20. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
• 21. تکنیک‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های ترنسفورمر
• 22. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 23. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
• 24. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 25. روش‌های حفظ دقت در کوانتیزاسیون
• 26. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. روش‌های هرس کردن (Pruning)
• 28. تنک‌سازی وزن‌ها (Weight Pruning)
• 29. تنک‌سازی ساختاریافته (Structured Pruning)
• 30. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 31. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. چالش‌های استقرار مدل‌های بزرگ
• 33. استقرار در محیط‌های ابری
• 34. مقدمه‌ای بر رایانش ابری (Cloud Computing)
• 35. معماری‌های رایج ابر (IaaS, PaaS, SaaS)
• 36. ارائه‌دهندگان خدمات ابری (AWS, Azure, GCP)
• 37. مفاهیم کلیدی در استقرار ابری (مقیاس‌پذیری، دسترسی‌پذیری)
• 38. استقرار مدل‌های زبانی در پلتفرم‌های ابری
• 39. استفاده از کانتینرسازی (Docker)
• 40. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes)
• 41. زیرساخت‌های مورد نیاز برای استقرار
• 42. بهینه‌سازی مصرف منابع در ابر
• 43. مدیریت هزینه در استقرار ابری
• 44. امنیت در استقرار مدل‌های زبانی در ابر
• 45. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 46. پروتکل‌های امنیتی در ارتباطات ابری
• 47. نظارت و مدیریت عملکرد مدل در ابر
• 48. لاگ‌برداری و پایش (Monitoring)
• 49. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های مستقر
• 50. مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 51. تولید متن (Text Generation)
• 52. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 53. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 54. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 56. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 57. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
• 58. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 59. گفتگو و چت‌بات‌ها (Conversational AI)
• 60. تولید کد (Code Generation)
• 61. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی فارسی
• 62. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 63. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای فارسی
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها بر روی داده‌های فارسی
• 65. مجموعه داده‌های فارسی برای آموزش و ارزیابی
• 66. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 67. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 68. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 69. کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 70. تولید محتوای مسئولانه
• 71. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 72. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال
• 73. اصول اخلاقی در توسعه و استقرار فناوری
• 74. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 75. نمونه‌های عملی استقرار مدل‌های زبانی در ایران
• 76. کاربرد در آموزش و پژوهش
• 77. کاربرد در صنعت و کسب‌وکار
• 78. طراحی معماری‌های بهینه برای استقرار
• 79. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم مبتنی بر مدل زبانی
• 80. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه مورد نظر
• 81. آماده‌سازی زیرساخت‌های لازم
• 82. اجرای فرآیند کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی
• 83. تنظیم پارامترهای استقرار
• 84. پایش و بهینه‌سازی مستمر
• 85. مباحث پیشرفته در کوانتیزاسیون
• 86. کوانتیزاسیون با دقت پایین‌تر (Low-bit Quantization)
• 87. کوانتیزاسیون ماتریس‌های پراکنده
• 88. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای مدل‌های کوانتایز شده
• 89. آینده کوانتیزاسیون و استقرار مدل‌های زبانی