اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی اصول طراحی مدلهای زبانی با قابلیت هرس بالا
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره اصول طراحی مدلهای زبانی با قابلیت هرس بالا
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Model Pruning
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی و هرس
- 2. مبانی نظری یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
- 3. معماری های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
- 4. مفاهیم کلیدی در طراحی مدل های زبانی بزرگ
- 5. مقدمه ای بر تکنیک های هرس مدل
- 6. انواع هرس: هرس ساختاری و غیرساختاری
- 7. روش های کمی سازی اهمیت پارامترها
- 8. تنظیمات اولیه برای هرس مدل
- 9. مراحل اجرای هرس بر روی مدل های از پیش آموزش دیده
- 10. کاهش ابعاد مدل از طریق هرس
- 11. حفظ عملکرد مدل پس از هرس
- 12. معیارهای ارزیابی مدل های هرس شده
- 13. مدل های زبانی در کاربردهای مختلف
- 14. کاربرد هرس در مدل های زبانی کوچک مقیاس
- 15. کاربرد هرس در مدل های زبانی بزرگ مقیاس
- 16. تکنیک های هرس مبتنی بر وزن
- 17. تکنیک های هرس مبتنی بر کانال
- 18. تکنیک های هرس مبتنی بر نورون
- 19. هرس مبتنی بر گرادیان
- 20. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل
- 21. هرس مبتنی بر تحلیل حساسیت
- 22. روش های هرس ادغامی (Pruning-aware Training)
- 23. آموزش مدل با در نظر گرفتن هرس از ابتدا
- 24. تنظیم پارامترهای آموزش برای هرس
- 25. استفاده از توابع هزینه ی مناسب برای هرس
- 26. روش های بازسازی مدل پس از هرس
- 27. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل هرس شده
- 28. تکنیک های افزایش دقت مدل هرس شده
- 29. هرس خودکار (Automated Pruning)
- 30. چارچوب های خودکار برای انتخاب پارامترهای هرس
- 31. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی هرس
- 32. شبکه های عصبی جستجوگر (Neural Architecture Search) برای هرس
- 33. هرس لایه ای (Layer-wise Pruning)
- 34. هرس در مدل های ترنسفورمر
- 35. هرس در لایه های توجه (Attention Layers)
- 36. هرس در لایه های فید فوروارد (Feed-Forward Layers)
- 37. هرس در لایه های جاسازی (Embedding Layers)
- 38. کاربرد هرس در مدل های ترجمه ماشینی
- 39. کاربرد هرس در مدل های تولید متن
- 40. کاربرد هرس در مدل های فهم زبان طبیعی
- 41. کاربرد هرس در مدل های پاسخگویی به سوال
- 42. کاربرد هرس در مدل های خلاصه سازی متن
- 43. هرس حافظه در مدل های زبانی
- 44. هرس در مدل های با حافظه طولانی
- 45. مدل های زبانی با قابلیت تنظیم پذیری (Adaptable Language Models)
- 46. تکنیک های فشرده سازی مدل های زبانی
- 47. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل ها
- 48. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 49. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
- 50. کاربرد هرس در سخت افزارهای محدود
- 51. بهینه سازی مدل های زبانی برای دستگاه های موبایل
- 52. بهینه سازی مدل های زبانی برای دستگاه های تعبیه شده
- 53. تاثیر هرس بر مصرف انرژی
- 54. تاثیر هرس بر سرعت استنتاج
- 55. مقایسه هرس با سایر روش های فشرده سازی
- 56. چالش های پیاده سازی هرس در مقیاس بزرگ
- 57. چالش های ارزیابی مدل های هرس شده
- 58. چالش های نگهداری عملکرد مدل پس از هرس
- 59. چالش های درک تئوری پشت هرس
- 60. روش های نوین در هرس مدل های زبانی
- 61. هرس پویا (Dynamic Pruning)
- 62. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
- 63. هرس مبتنی بر دانش (Knowledge-based Pruning)
- 64. هرس در یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
- 65. کاربرد هرس در مدل های چندزبانه
- 66. هرس مدل های زبانی برای زبان فارسی
- 67. چالش های هرس مدل های زبانی برای زبان های با منابع کم
- 68. تکنیک های هرس متناسب با ویژگی های زبان فارسی
- 69. ارزیابی مدل های هرس شده فارسی
- 70. بهینه سازی مدل های زبانی فارسی با هرس
- 71. مباحث پیشرفته در هرس مدل های زبانی
- 72. هرس مدل های زبانی مولد
- 73. هرس مدل های زبانی تفکیک کننده
- 74. هرس مدل های زبانی در کاربردهای امنیتی
- 75. هرس مدل های زبانی برای تشخیص ناهنجاری
- 76. هرس مدل های زبانی برای تحلیل احساسات
- 77. هرس مدل های زبانی در سیستم های توصیه گر
- 78. هرس مدل های زبانی برای پردازش گفتار
- 79. کاربرد هرس در مدل های زبانی عصبی
- 80. پیوند هرس با اصول مهندسی نرم افزار
- 81. استانداردهای کدنویسی برای مدل های هرس شده
- 82. مدیریت چرخه عمر مدل های هرس شده
- 83. ملاحظات اخلاقی در هرس مدل های زبانی
- 84. تاثیر هرس بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
- 85. شفافیت در فرآیند هرس
- 86. مسئولیت پذیری در طراحی مدل های هرس شده
- 87. آینده ی هرس مدل های زبانی
- 88. روندهای تحقیقاتی جدید در هرس
- 89. همکاری بین رشته ای در حوزه هرس
- 90. استانداردسازی تکنیک های هرس
- 91. آموزش و توانمندسازی متخصصان در حوزه هرس
- 92. مسائل حقوقی و مالکیت معنوی در مدل های هرس شده
- 93. نظارت و ارزیابی مستمر مدل های هرس شده
- 94. توسعه ابزارها و کتابخانه های متن باز برای هرس
- 95. ارتقاء امنیت مدل های هرس شده
- 96. کاربرد هرس در مدل های زبانی با تمرکز بر حریم خصوصی
- 97. مدیریت ریسک در پیاده سازی مدل های هرس شده
- 98. آینده پژوهی در هرس مدل های زبانی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.