دوره کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای پردازش روی دستگاه (On-device Processing) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای پردازش روی دستگاه (On-device Processing)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش روی دستگاه در مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی
• 3. معماری‌های متداول مدل‌های زبانی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 6. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU)
• 7. مدل‌های ترنسفورمر
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 9. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 10. کاربرد مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. مقدمه‌ای بر هرس (Pruning) در مدل‌های زبانی
• 12. اهمیت هرس برای پردازش روی دستگاه
• 13. انواع هرس: هرس ساختاری و غیرساختاری
• 14. هرس پارامترها (Weight Pruning)
• 15. هرس کانال‌ها (Channel Pruning)
• 16. هرس لایه‌ها (Layer Pruning)
• 17. تکنیک‌های هرس مبتنی بر اهمیت وزن
• 18. روش‌های هرس مبتنی بر گرادیان
• 19. هرس مبتنی بر فاکتورهای ماتریسی
• 20. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل
• 21. چالش‌های هرس در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. هرس مدل‌های زبانی ترنسفورمر
• 23. هرس لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 24. هرس لایه‌های تغذیه پیشرو (Feed-Forward Layers)
• 25. هرس توکن‌ها (Token Pruning)
• 26. هرس در مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 27. هرس برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 28. هرس برای وظایف ترجمه ماشینی
• 29. هرس برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 30. هرس برای وظایف پرسش و پاسخ
• 31. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای مدل‌های زبانی
• 32. کوانتیزاسیون خطی
• 33. کوانتیزاسیون غیرخطی
• 34. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
• 35. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 36. مزایای ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 37. چالش‌های ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 38. ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 39. معیارهای ارزیابی دقت مدل
• 40. معیارهای ارزیابی اندازه مدل
• 41. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
• 42. ابزارها و کتابخانه‌های هرس مدل‌های زبانی
• 43. TensorFlow Model Optimization Toolkit
• 44. PyTorch Pruning Libraries
• 45. ONNX Runtime Pruning
• 46. پیاده‌سازی هرس روی دستگاه (On-Device)
• 47. محدودیت‌های سخت‌افزاری دستگاه‌های موبایل
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های هرس شده برای معماری‌های خاص
• 49. پردازش مدل‌های هرس شده در محیط‌های محدود
• 50. چالش‌های پیاده‌سازی هرس در زمان اجرا (Runtime)
• 51. مطالعات موردی هرس مدل‌های زبانی روی دستگاه
• 52. کاربرد هرس در دستیارهای صوتی روی دستگاه
• 53. کاربرد هرس در تشخیص متن روی دستگاه
• 54. کاربرد هرس در خلاصه‌سازی متن روی دستگاه
• 55. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی کوچک (SLMs)
• 56. توسعه مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 57. تکنیک‌های تولید مدل‌های زبانی فشرده
• 58. نقش هرس در کاهش مصرف حافظه
• 59. نقش هرس در کاهش مصرف انرژی
• 60. مدل‌های زبانی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based LLMs) و هرس
• 61. هرس مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف دانش
• 62. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای برنامه‌های کاربردی تجاری
• 63. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای حفظ حریم خصوصی
• 64. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 65. آینده هرس در مدل‌های زبانی روی دستگاه
• 66. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های هرس
• 67. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی هرس
• 68. استانداردهای جدید برای مدل‌های زبانی کارآمد
• 69. ملاحظات اخلاقی در هرس مدل‌های زبانی
• 70. تأثیر هرس بر قابلیت تفسیر مدل
• 71. تأثیر هرس بر تعصبات در مدل‌های زبانی
• 72. امنیت مدل‌های زبانی هرس شده
• 73. روش‌های تحلیل حساسیت مدل‌های هرس شده
• 74. تکنیک‌های بازیابی دقت پس از هرس
• 75. مقایسه روش‌های مختلف هرس
• 76. مطالعه تطبیقی هرس در معماری‌های مختلف
• 77. هرس برای مدل‌های زبانی چندزبانه
• 78. هرس در مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 79. چالش‌های هرس برای زبان‌های با ساختار متفاوت
• 80. آموزش مدل‌های زبانی با قابلیت هرس‌پذیری
• 81. طراحی معماری‌های زبانی با در نظر گرفتن هرس
• 82. بهینه‌سازی فرآیند آموزش مدل‌های هرس شده
• 83. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های هرس شده
• 84. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌های هرس شده
• 85. استراتژی‌های مدیریت مدل‌های زبانی روی دستگاه
• 86. برنامه‌ریزی برای به‌روزرسانی مدل‌های هرس شده
• 87. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی هرس شده
• 88. نقش هرس در کاهش ردپای کربن مدل‌های زبانی