اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: استراتژیهای فشردهسازی هوشمند
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: استراتژیهای فشردهسازی هوشمند
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی کوانتیزاسیون در مدلهای زبانی بزرگ
- 2. ضرورت فشردهسازی مدلهای زبانی بزرگ
- 3. انواع روشهای کوانتیزاسیون
- 4. کوانتیزاسیون باینری و ترنری
- 5. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
- 6. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
- 7. کوانتیزاسیون گسسته
- 8. کوانتیزاسیون پیوسته
- 9. کوانتیزاسیون مبتنی بر وزن
- 10. کوانتیزاسیون مبتنی بر فعالسازی
- 11. کوانتیزاسیون ترکیبی
- 12. روشهای کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
- 14. تکنیکهای بهبود دقت در کوانتیزاسیون
- 15. کالیبراسیون در کوانتیزاسیون
- 16. بهینهسازی پارامترهای کوانتیزاسیون
- 17. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و معماریهای آنها
- 18. ترنسفورمرها و مکانیسم توجه
- 19. لایه انکودر و دیکودر
- 20. مدلهای زبانی پیشآموزشدیده (Pre-trained Language Models)
- 21. فشردهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 22. هرس کردن (Pruning) مدلهای زبانی
- 23. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 24. کاهش رتبه (Low-Rank Factorization)
- 25. کوانتیزاسیون در سختافزارهای محدود
- 26. کارایی محاسباتی کوانتیزاسیون
- 27. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
- 28. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
- 29. ارزیابی عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 30. معیارهای ارزیابی دقت
- 31. معیارهای ارزیابی کارایی
- 32. چالشهای کوانتیزاسیون در مدلهای بزرگ
- 33. شکاف کوانتیزاسیون (Quantization Gap)
- 34. مدیریت عدم قطعیت در کوانتیزاسیون
- 35. کوانتیزاسیون نامتقارن
- 36. کوانتیزاسیون متقارن
- 37. کوانتیزاسیون با مقیاسبندی پویا
- 38. کوانتیزاسیون با مقیاسبندی ثابت
- 39. انتخاب مقیاس مناسب برای کوانتیزاسیون
- 40. انتخاب نقطه صفر (Zero-point) مناسب
- 41. کوانتیزاسیون لایههای مختلف مدل
- 42. کوانتیزاسیون لایههای خطی
- 43. کوانتیزاسیون لایههای توجه
- 44. کوانتیزاسیون لایههای نرمالسازی
- 45. کوانتیزاسیون فعالسازیها
- 46. کوانتیزاسیون وزنها
- 47. کوانتیزاسیون تنسورها
- 48. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 49. TensorFlow Lite Quantization
- 50. PyTorch Quantization Toolkit
- 51. ONNX Runtime Quantization
- 52. NVIDIA TensorRT Quantization
- 53. FPGA و کوانتیزاسیون
- 54. ASIC و کوانتیزاسیون
- 55. پردازندههای سیگنال دیجیتال (DSP) و کوانتیزاسیون
- 56. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی
- 57. خلاصهسازی متن با مدلهای کوانتیزه شده
- 58. ترجمه ماشینی با مدلهای کوانتیزه شده
- 59. تولید متن با مدلهای کوانتیزه شده
- 60. طبقهبندی متن با مدلهای کوانتیزه شده
- 61. پاسخ به پرسش با مدلهای کوانتیزه شده
- 62. تحلیل احساسات با مدلهای کوانتیزه شده
- 63. رباتهای گفتگو (Chatbots) با مدلهای کوانتیزه شده
- 64. بهینهسازی مدلهای زبانی برای دستگاههای موبایل
- 65. بهینهسازی مدلهای زبانی برای اینترنت اشیاء (IoT)
- 66. بهینهسازی مدلهای زبانی برای سیستمهای تعبیهشده
- 67. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 68. حفظ حریم خصوصی در کوانتیزاسیون
- 69. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
- 70. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری مدل
- 71. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
- 72. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 73. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
- 74. تکنیکهای کوانتیزاسیون پیشرفته
- 75. کوانتیزاسیون لرزان (Sparse Quantization)
- 76. کوانتیزاسیون مختلط (Mixed-Precision Quantization)
- 77. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
- 78. کوانتیزاسیون مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information-based Quantization)
- 79. کوانتیزاسیون مبتنی بر توزیع (Distribution-based Quantization)
- 80. کوانتیزاسیون با یادگیری مقیاسها (Learning Scale Factors)
- 81. کوانتیزاسیون با استفاده از توابع فعالسازی غیرخطی
- 82. کوانتیزاسیون در مدلهای زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
- 83. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ در ایران
- 84. چالشهای پیادهسازی کوانتیزاسیون در اکوسیستم داخلی
- 85. پژوهشهای نوین در حوزه کوانتیزاسیون مدلهای زبانی
- 86. آینده کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 87. استانداردهای کوانتیزاسیون برای مدلهای زبانی
- 88. کوانتیزاسیون و توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
- 89. کوانتیزاسیون در چارچوب مقررات ملی
- 90. کوانتیزاسیون با رعایت اصول اخلاقی
- 91. کوانتیزاسیون و دسترسیپذیری مدلهای هوش مصنوعی
- 92. کوانتیزاسیون و کاهش شکاف دیجیتال
- 93. کوانتیزاسیون برای کاربردهای عمومی در ایران
- 94. کوانتیزاسیون در سیستمهای آموزشی کشور
- 95. کوانتیزاسیون در حوزه سلامت و پزشکی
- 96. کوانتیزاسیون در حوزه صنعت و تولید
- 97. کوانتیزاسیون در حوزه خدمات دولتی
- 98. کوانتیزاسیون و بومیسازی فناوریهای هوش مصنوعی
- 99. کوانتیزاسیون در راستای خودکفایی فناورانه
- 100. کوانتیزاسیون و ارتقاء بهرهوری مدلهای 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.