اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کوانتیزاسیون
  • 2. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون در یادگیری عمیق
  • 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون: تقطیر و مقیاس‌بندی
  • 4. کوانتیزاسیون با دقت پایین: 8 بیتی و کمتر
  • 5. کوانتیزاسیون کوانتومی و کاربردهای آن
  • 6. کوانتیزاسیون پارامتری و وزن‌ها
  • 7. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 8. کوانتیزاسیون ترکیبی: وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 9. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (PTQ)
  • 10. کوانتیزاسیون در حین آموزش (QAT)
  • 11. مزایای کوانتیزاسیون: کاهش حجم مدل
  • 12. مزایای کوانتیزاسیون: افزایش سرعت استنتاج
  • 13. مزایای کوانتیزاسیون: کاهش مصرف حافظه
  • 14. چالش‌های کوانتیزاسیون: افت دقت
  • 15. ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 16. معیارهای ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 17. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر
  • 18. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 19. کوانتیزاسیون لایه‌های فیدفوروارد
  • 20. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی
  • 21. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 22. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 23. کوانتیزاسیون مدل‌های LLaMA
  • 24. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 25. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 26. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای مختلف
  • 27. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 28. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های تنسور (TPU)
  • 29. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل
  • 30. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 31. کوانتیزاسیون برای FPGA ها
  • 32. کوانتیزاسیون برای ASIC ها
  • 33. معماری‌های سخت‌افزاری سازگار با کوانتیزاسیون
  • 34. برنامه‌ریزی کوانتیزاسیون بر اساس سخت‌افزار
  • 35. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 36. TensorFlow Lite و کوانتیزاسیون
  • 37. PyTorch Mobile و کوانتیزاسیون
  • 38. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
  • 39. NVIDIA TensorRT و کوانتیزاسیون
  • 40. Intel OpenVINO و کوانتیزاسیون
  • 41. مباحث پیشرفته در کوانتیزاسیون
  • 42. کوانتیزاسیون نامتقارن
  • 43. کوانتیزاسیون متقارن
  • 44. کوانتیزاسیون متغیر (Mixed-Precision Quantization)
  • 45. کوانتیزاسیون با دقت فشرده (Sub-byte Quantization)
  • 46. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 47. کوانتیزاسیون ثابت (Static Quantization)
  • 48. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
  • 49. کوانتیزاسیون بدون داده کالیبراسیون
  • 50. تکنیک‌های کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
  • 51. آموزش مجدد پس از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Fine-tuning)
  • 52. بهینه‌سازی لایه‌های حساس به کوانتیزاسیون
  • 53. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی در کوانتیزاسیون
  • 54. مدل‌های کوانتیزه شده با دقت متغیر (Variable-Precision Models)
  • 55. کوانتیزاسیون لایه‌های خاص در ترنسفورمرها
  • 56. کوانتیزاسیون با استفاده از درخت‌های تصمیم
  • 57. کوانتیزاسیون مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 58. کوانتیزاسیون با استفاده از تحلیل مولفه اصلی (PCA)
  • 59. کوانتیزاسیون برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 60. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 61. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 62. کوانتیزاسیون برای پاسخگویی به سوالات
  • 63. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
  • 64. کوانتیزاسیون برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 65. کوانتیزاسیون برای مدل‌های مولد
  • 66. کاربردهای عملی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 67. پیاده‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده در برنامه‌های کاربردی
  • 68. مدل‌های کوانتیزه شده برای دستیارهای صوتی
  • 69. مدل‌های کوانتیزه شده برای چت‌بات‌ها
  • 70. مدل‌های کوانتیزه شده برای تحلیلگرهای متن
  • 71. مدل‌های کوانتیزه شده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. مدل‌های کوانتیزه شده برای ابزارهای کدنویسی
  • 73. مدل‌های کوانتیزه شده برای پردازش تصویر با متن
  • 74. چالش‌های استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
  • 75. تست و اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 76. امنیت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 77. کوانتیزاسیون و مسائل مربوط به حریم خصوصی
  • 78. آینده کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 79. روندهای تحقیقاتی در کوانتیزاسیون
  • 80. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 81. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 82. کوانتیزاسیون برای شبکه‌های عصبی کوانتومی
  • 83. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 84. مطالعات موردی کوانتیزاسیون موفق
  • 85. نکات کلیدی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده کوانتیزاسیون
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

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.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • 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.
مناسب برای چه کسانی است؟

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.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.