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

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی نظری کوانتیزاسیون
  • 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
  • 4. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 5. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Floating-Point Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون خطی (Linear Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون غیرخطی (Non-Linear Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون پارامتری (Parametric Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون بدون پارامتر (Zero-Shot Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون آموزشی (Quantization-Aware Training)
  • 11. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 12. روش‌های کوانتیزاسیون برای لایه‌های کانولوشن
  • 13. کوانتیزاسیون برای لایه‌های ترنسفورمر
  • 14. کوانتیزاسیون ماتریس وزن (Weight Quantization)
  • 15. کوانتیزاسیون فعال‌سازی (Activation Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون گسسته (Discrete Quantization)
  • 17. کوانتیزاسیون برداری (Vector Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون خوشه‌ای (Clustering-based Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون متقارن (Symmetric Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون نامتقارن (Asymmetric Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون با کاهش دقت (Low-Precision Quantization)
  • 22. تکنیک‌های کاهش دقت در کوانتیزاسیون
  • 23. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
  • 24. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
  • 25. کوانتیزاسیون ۲ بیتی
  • 26. کوانتیزاسیون ۱ بیتی (Binary Neural Networks)
  • 27. کوانتیزاسیون ترنری (Ternary Neural Networks)
  • 28. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 29. چالش‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 30. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی
  • 31. روش‌های حفظ دقت در کوانتیزاسیون
  • 32. کوانتیزاسیون لایه‌های کلیدی مدل‌های زبانی
  • 33. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 34. کوانتیزاسیون لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Layers)
  • 35. کوانتیزاسیون گره‌های ورودی و خروجی
  • 36. کوانتیزاسیون متاداده‌ها و امبدینگ‌ها
  • 37. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن
  • 38. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 39. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 40. کوانتیزاسیون مدل‌های پرسش و پاسخ
  • 41. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 42. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی بر روی دستگاه‌های محدود
  • 43. کاربرد کوانتیزاسیون در هوش مصنوعی روی لبه (Edge AI)
  • 44. کوانتیزاسیون برای استنتاج سریع‌تر
  • 45. کوانتیزاسیون برای کاهش مصرف حافظه
  • 46. کوانتیزاسیون برای کاهش مصرف انرژی
  • 47. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای مدل‌های کوانتیزه شده
  • 48. معماری‌های سخت‌افزاری سازگار با کوانتیزاسیون
  • 49. شبیه‌سازهای کوانتیزاسیون
  • 50. ابزارهای کوانتیزاسیون (Quantization Toolkits)
  • 51. PyTorch Quantization
  • 52. TensorFlow Lite Quantization
  • 53. ONNX Runtime Quantization
  • 54. Hugging Face Optimum
  • 55. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 57. سنجه‌های ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 58. تست بنچمارک مدل‌های کوانتیزه شده
  • 59. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 60. مطالعات موردی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 61. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 62. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 63. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 64. کوانتیزاسیون مدل‌های LLaMA
  • 65. کوانتیزاسیون مدل‌های فارسی
  • 66. چالش‌های کوانتیزاسیون در زبان فارسی
  • 67. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ با تمرکز بر منابع محدود
  • 68. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای معماری‌های خاص
  • 69. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 70. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
  • 71. کوانتیزاسیون توزیع شده (Distributed Quantization)
  • 72. کوانتیزاسیون با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning for Quantization)
  • 73. کوانتیزاسیون با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs for Quantization)
  • 74. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 75. کوانتیزاسیون برای مدل‌های بزرگ و پیچیده
  • 76. کوانتیزاسیون بر مبنای تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 77. کوانتیزاسیون بر مبنای تحلیل خطا (Error Analysis)
  • 78. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
  • 79. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های زبانی
  • 80. حملات تضعیف کوانتیزاسیون (Quantization Attack)
  • 81. دفاع در برابر حملات تضعیف کوانتیزاسیون
  • 82. استانداردهای کوانتیزاسیون در صنعت
  • 83. آینده پژوهش در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 84. کوانتیزاسیون با دقت فوق‌العاده پایین (Ultra-Low Precision Quantization)
  • 85. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 86. کوانتیزاسیون قابل تنظیم (Configurable Quantization)
  • 87. کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک‌تر (Model Compression)
  • 88. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 89. ارتباط کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning)
  • 90. کوانتیزاسیون در معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی
  • 91. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی اخلاقی
  • 92. حفظ حریم خصوصی با کوانتیزاسیون
  • 93. کاربردهای کوانتیزاسیون در هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • 94. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری مدل‌های زبانی
  • 95. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی در مراکز تحقیقاتی ایران
  • 96. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی در صنعت نرم‌افزار ایران
  • 97. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای کاربردهای آموزشی
  • 98. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای پژوهشگران جوان
  • 99. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی 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.