اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: کاهش ردپای محاسباتی

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: کاهش ردپای محاسباتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مفاهیم پایه در کوانتیزاسیون
  • 3. اهمیت کوانتیزاسیون در کاهش ردپای محاسباتی
  • 4. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
  • 5. کوانتیزاسیون مبتنی بر تقریب
  • 6. کوانتیزاسیون مبتنی بر گسسته‌سازی
  • 7. کوانتیزاسیون ثابت-نقطه‌ای
  • 8. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
  • 9. کوانتیزاسیون پارامتری
  • 10. کوانتیزاسیون وزن‌ها
  • 11. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
  • 12. کوانتیزاسیون به بیت‌های کمتر (مانند ۸ بیت)
  • 13. کوانتیزاسیون به بیت‌های بسیار کمتر (مانند ۴ بیت)
  • 14. کوانتیزاسیون به ۱ بیت (Binary Quantization)
  • 15. کوانتیزاسیون به ۲ بیت
  • 16. کوانتیزاسیون به ۳ بیت
  • 17. کوانتیزاسیون بهینه‌سازی شده
  • 18. کوانتیزاسیون با حفظ دقت
  • 19. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری
  • 20. کوانتیزاسیون بدون افت دقت
  • 21. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر
  • 22. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه
  • 23. کوانتیزاسیون لایه‌های پیش‌خور (Feed-forward)
  • 24. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی
  • 25. کوانتیزاسیون لایه‌های امبدینگ
  • 26. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama
  • 27. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 28. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 29. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 30. کوانتیزاسیون مدل‌های PaLM
  • 31. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 32. کوانتیزاسیون طی آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 33. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
  • 34. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های آموزشی
  • 35. کوانتیزاسیون با حداقل خطای کوانتیزاسیون
  • 36. کوانتیزاسیون با حداکثر فشرده‌سازی
  • 37. کوانتیزاسیون لایه‌های غیرخطی
  • 38. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی
  • 39. روش‌های مقایسه‌ای کوانتیزاسیون
  • 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 41. معیارهای ارزیابی دقت مدل
  • 42. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
  • 43. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
  • 44. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی
  • 45. اثر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
  • 46. اثر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
  • 47. کوانتیزاسیون و محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 48. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های موبایل
  • 49. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های تعبیه‌شده
  • 50. کوانتیزاسیون برای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 51. کوانتیزاسیون و محاسبات کوانتومی
  • 52. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 53. TensorFlow Lite Quantization
  • 54. PyTorch Quantization Toolkit
  • 55. ONNX Runtime Quantization
  • 56. OpenVINO Quantization
  • 57. NVIDIA TensorRT
  • 58. کوانتیزاسیون و معماری‌های مدل
  • 59. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 60. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 61. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 62. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی گراف
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 64. فشرده‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 65. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
  • 66. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس کردن
  • 67. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی
  • 68. کوانتیزاسیون و پردازش زبان طبیعی
  • 69. کوانتیزاسیون و ترجمه ماشینی
  • 70. کوانتیزاسیون و خلاصه‌سازی متن
  • 71. کوانتیزاسیون و تولید متن
  • 72. کوانتیزاسیون و پاسخ به سوال
  • 73. کوانتیزاسیون و طبقه‌بندی متن
  • 74. کوانتیزاسیون و تشخیص موجودیت نام‌دار
  • 75. کوانتیزاسیون و تحلیل احساسات
  • 76. کوانتیزاسیون و مدل‌های مولد
  • 77. کوانتیزاسیون و مدل‌های زبانی کوچک (SLMs)
  • 78. کوانتیزاسیون و کاربردهای صنعتی
  • 79. کوانتیزاسیون و کاربردهای تحقیقاتی
  • 80. کوانتیزاسیون و چالش‌های آینده
  • 81. کوانتیزاسیون با دقت پایین‌تر از ۸ بیت
  • 82. کوانتیزاسیون با استفاده از تکنیک‌های دینامیک
  • 83. کوانتیزاسیون تطبیقی
  • 84. کوانتیزاسیون برای مدل‌های توزیع‌شده
  • 85. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
  • 86. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری
  • 87. کوانتیزاسیون و تعصبات آماری
  • 88. کوانتیزاسیون و ملاحظات اخلاقی
  • 89. کوانتیزاسیون و آینده هوش مصنوعی
  • 90. ملاحظات حقوقی و انطباق در کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 91. استانداردهای فنی در کوانتیزاسیون مدل
  • 92. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از مدل‌های کوانتیزه شده
  • 93. حفاظت از داده‌ها در فرآیند کوانتیزاسیون
  • 94. شفافیت در فرآیندهای کوانتیزاسیون
  • 95. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 96. اهمیت اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 97. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های کوانتیزه شده
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.