دوره تکنیک‌های هرس در مدل‌های زبانی بزرگ: از مبانی تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های هرس در مدل‌های زبانی بزرگ: از مبانی تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. ساختار و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. مبانی آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش در مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. تکنیک‌های اصلی هرس در مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
• 7. هرس مبتنی بر کانال (Channel Pruning)
• 8. هرس مبتنی بر نورون (Neuron Pruning)
• 9. هرس ساختاریافته (Structured Pruning)
• 10. هرس غیرساختاریافته (Unstructured Pruning)
• 11. روش‌های خودکار هرس (Automatic Pruning Methods)
• 12. معیارهای انتخاب پارامترهای هرس
• 13. تکنیک‌های پس از هرس (Post-Pruning Techniques)
• 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) پس از هرس
• 15. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 16. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 18. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
• 19. روش‌های ترکیبی فشرده‌سازی و هرس
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های هرس شده
• 21. معیارهای سنجش دقت و کارایی
• 22. تاثیر هرس بر حافظه و سرعت اجرا
• 23. مطالعات موردی هرس در مدل‌های زبانی مختلف
• 24. هرس در مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 25. هرس در مدل‌های GPT
• 26. هرس در مدل‌های BERT
• 27. هرس در مدل‌های T5
• 28. هرس در مدل‌های LLaMA
• 29. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی کوچک‌تر
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 31. چالش‌های هرس در مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. پیاده‌سازی هرس با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 33. TensorFlow و هرس مدل
• 34. PyTorch و هرس مدل
• 35. کتابخانه‌های تخصصی هرس مدل
• 36. پیاده‌سازی هرس ساختاریافته
• 37. پیاده‌سازی هرس غیرساختاریافته
• 38. تنظیم پارامترهای هرس در عمل
• 39. روش‌های ارزیابی خودکار هرس
• 40. مدیریت وابستگی‌ها پس از هرس
• 41. تکنیک‌های نگهداری اطلاعات
• 42. حفظ دانش تخصصی در مدل‌های هرس شده
• 43. هرس با هدف کاهش مصرف انرژی
• 44. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 45. نکات فنی در هرس مدل‌های فارسی
• 46. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی فارسی
• 47. ارزیابی مدل‌های فارسی هرس شده
• 48. تاثیر هرس بر درک زبان فارسی
• 49. هرس مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 50. هرس در مدل‌های ترجمه ماشینی
• 51. هرس در مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 52. هرس در مدل‌های تولید متن
• 53. هرس در مدل‌های پاسخ به پرسش
• 54. هرس در مدل‌های تحلیل احساسات
• 55. هرس در مدل‌های چت‌بات‌های هوشمند
• 56. اصول اخلاقی در فشرده‌سازی و هرس مدل‌ها
• 57. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 58. شفافیت در فرآیند فشرده‌سازی
• 59. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های فشرده
• 60. استانداردهای فنی برای مدل‌های فشرده
• 61. آینده پژوهش در هرس مدل‌های زبانی بزرگ
• 62. روش‌های هرس پیشرفته‌تر
• 63. ترکیب هرس با سایر تکنیک‌های فشرده‌سازی
• 64. هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 65. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
• 66. هرس مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 67. هرس در مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 68. تاثیر هرس بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
• 69. هرس و تعمیم‌پذیری مدل‌ها
• 70. پژوهش‌های میدانی در زمینه هرس مدل‌های زبانی
• 71. مطالعات مقایسه‌ای تکنیک‌های هرس
• 72. بهینه‌سازی فرآیند هرس برای کاربردهای صنعتی
• 73. توسعه ابزارهای خودکار برای هرس
• 74. آموزش و توانمندسازی متخصصان در زمینه هرس
• 75. کارگاه‌های عملی هرس مدل‌های زبانی
• 76. مستندسازی و اشتراک‌گذاری دانش هرس
• 77. نقش هرس در تحقق هوش مصنوعی پایدار
• 78. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کاربردهای آن‌ها
• 79. مزایای استفاده از مدل‌های هرس شده
• 80. چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های هرس شده
• 81. ارزیابی مستمر عملکرد مدل‌های هرس شده
• 82. ملاحظات امنیتی در مدل‌های هرس شده
• 83. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات در مدل‌های هرس شده
• 84. هرس و بهینه‌سازی معماری مدل
• 85. تاثیر انتخاب مجموعه داده بر هرس
• 86. نقش ابرپارامترها در فرآیند هرس
• 87. روش‌های اکتشافی در انتخاب پارامترهای هرس
• 88. مدل‌سازی پیش‌بینی عملکرد پس از هرس
• 89. اهمیت هرس در کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 90. تاثیر هرس بر توانمندسازی مدل‌های زبانی
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده هرس مدل‌های زبانی