دوره تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی تولیدکننده (Generative) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی تولیدکننده (Generative)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هرس مدل‌های زبانی تولیدکننده
• 2. اهمیت هرس در کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 3. انواع رویکردهای هرس: ساختاری و غیرساختاری
• 4. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
• 5. هرس مبتنی بر کانال/فیلتر (Channel/Filter Pruning)
• 6. هرس مبتنی بر ساختار (Structural Pruning)
• 7. تکنیک‌های هرس ناظر (Supervised Pruning)
• 8. تکنیک‌های هرس بدون ناظر (Unsupervised Pruning)
• 9. هرس در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. هرس در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 11. هرس در مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 12. مفهوم افزونگی (Redundancy) در مدل‌های زبانی
• 13. شناسایی نورون‌های کم‌اهمیت
• 14. شناسایی وزن‌های کم‌اهمیت
• 15. معیارهای انتخاب برای هرس (Pruning Criteria)
• 16. آستانه هرس (Pruning Threshold)
• 17. روش‌های تکراری هرس (Iterative Pruning)
• 18. بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
• 19. تکنیک‌های بازآموزی مؤثر
• 20. اثرات هرس بر دقت مدل
• 21. اثرات هرس بر سرعت استنتاج
• 22. اثرات هرس بر مصرف حافظه
• 23. مقایسه روش‌های مختلف هرس
• 24. هرس با استفاده از معیارهای حساسیت (Sensitivity-based Pruning)
• 25. هرس با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (Information-theoretic Pruning)
• 26. هرس با استفاده از معیارهای مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Pruning)
• 27. هرس مبتنی بر اهمیت پارامتر (Parameter Importance Pruning)
• 28. هرس مبتنی بر اهمیت فعال‌سازی (Activation Importance Pruning)
• 29. هرس مبتنی بر تحلیل مولفه اصلی (PCA-based Pruning)
• 30. هرس مبتنی بر تجزیه مقادیر منفرد (SVD-based Pruning)
• 31. هرس با استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization-based Pruning)
• 32. هرس مبتنی بر تحلیل شبکه (Network Analysis Pruning)
• 33. کاربرد هرس در مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 34. هرس مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 35. هرس مدل‌های زبانی برای پردازش بلادرنگ
• 36. ارزیابی معیارهای فشرده‌سازی مدل
• 37. شاخص‌های سنجش میزان هرس
• 38. روش‌های اندازه‌گیری پیچیدگی مدل پس از هرس
• 39. تکنیک‌های خودکار هرس (Automated Pruning)
• 40. جستجوی معماری عصبی (NAS) برای هرس
• 41. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در هرس
• 42. تکنیک‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 43. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
• 44. هرس در زمان آموزش (Pruning During Training)
• 45. هرس پس از آموزش (Post-training Pruning)
• 46. تکنیک‌های هرس برای کاهش تأخیر (Latency)
• 47. تکنیک‌های هرس برای افزایش توان عملیاتی (Throughput)
• 48. اثر هرس بر قابلیت تفسیرپذیری مدل (Interpretability)
• 49. ارتباط هرس با دانش تقطیری (Knowledge Distillation)
• 50. هرس و فشرده‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده (Quantized Models)
• 51. هرس در مدل‌های ترنسفورمر با مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 52. هرس لایه‌های توجه
• 53. هرس سر توجه (Attention Heads)
• 54. هرس فیدفوروارد (Feed-forward) در ترنسفورمرها
• 55. هرس لایه‌های خطی
• 56. اهمیت هرس برای مدل‌های متن به تصویر
• 57. اهمیت هرس برای مدل‌های متن به صوت
• 58. اهمیت هرس برای مدل‌های تولید کد
• 59. مطالعه موردی: هرس مدل GPT-2
• 60. مطالعه موردی: هرس مدل BERT
• 61. مطالعه موردی: هرس مدل T5
• 62. مطالعه موردی: هرس مدل Llama
• 63. پیاده‌سازی عملی هرس با استفاده از PyTorch
• 64. پیاده‌سازی عملی هرس با استفاده از TensorFlow
• 65. ابزارهای متن‌باز برای هرس مدل‌های زبانی
• 66. چالش‌های هرس در مدل‌های بسیار بزرگ
• 67. راهکارهای مقابله با افت دقت پس از هرس
• 68. تکنیک‌های هرس با حفظ ۱۰۰٪ دقت
• 69. روش‌های خودکارسازی فرآیند هرس
• 70. ارزیابی امنیت مدل‌های هرس شده
• 71. تأثیر هرس بر مقاومت در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 72. هرس و بهره‌وری انرژی در مدل‌های زبانی
• 73. معماری‌های جدید برای هرس‌پذیری بهتر
• 74. طراحی مدل‌های از ابتدا هرس‌پذیر
• 75. روش‌های ارزیابی جامع مدل‌های هرس شده
• 76. اصول اخلاقی در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 77. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل‌های فشرده
• 78. چارچوب‌های قانونی برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 79. نقش مقررات در هدایت تحقیقات هرس
• 80. سازگاری هرس با الزامات شرعی و فقهی
• 81. اهمیت هرس در تحقق اقتصاد مقاومتی (با رویکرد کاهش مصرف منابع)
• 82. کاربردهای هرس در نظام سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 83. هرس مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 84. هرس مدل‌های زبانی در آموزش مجازی
• 85. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی فارسی
• 86. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بومی
• 87. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با تمرکز بر زبان فارسی
• 88. ارزیابی عملکرد مدل‌های هرس شده بر روی داده‌های فارسی
• 89. چالش‌های هرس مدل‌های زبانی فارسی
• 90. مطالعه موردی: هرس مدل‌های زبانی فارسی
• 91. پیشرفت‌های آینده در زمینه هرس مدل‌های زبانی
• 92. مروری بر مقالات کلیدی در حوزه هرس
• 93. گرایش‌های پژوهشی نو در هرس مدل‌های زبانی
• 94. نقش هوش مصنوعی در تسریع فرآیند هرس
• 95. چشم‌انداز هرس در مدل‌های زبانی نسل آینده