دوره تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با قابلیت پردازش در زمان واقعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با قابلیت پردازش در زمان واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و پردازش در زمان واقعی
• 2. مفاهیم پایهٔ هرس در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. چرا هرس برای مدل‌های زبانی ضروری است؟
• 4. انواع هرس: هرس ساختاری و هرس غیرساختاری
• 5. روش‌های هرس مبتنی بر اهمیت وزن
• 6. شناسایی وزن‌های کم‌اهمیت و حذف آن‌ها
• 7. هرس مبتنی بر دقت و تأثیر بر خروجی مدل
• 8. معیارهای ارزیابی تأثیر هرس بر دقت مدل
• 9. تکنیک‌های هرس مبتنی بر ساختار شبکه عصبی
• 10. هرس نورون‌ها و کانال‌ها در شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 11. کاربرد هرس نورون در مدل‌های زبانی
• 12. هرس لایه‌ها در شبکه‌های عصبی عمیق
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر و چالش‌های هرس
• 14. هرس در لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 15. هرس در لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Layers)
• 16. کاربرد هرس برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 17. پردازش در زمان واقعی و اهمیت مدل‌های کوچک
• 18. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از هرس
• 19. تکنیک‌های کوانتیزاسیون و ارتباط آن با هرس
• 20. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 21. کوانتیزاسیون بهینه‌شده با هرس
• 22. هرس و کوانتیزاسیون هم‌زمان
• 23. اهمیت هرس برای پیاده‌سازی مدل‌ها در دستگاه‌های محدود
• 24. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های هرس‌شده در سخت‌افزار
• 25. بهینه‌سازی مدل‌ها برای معماری‌های سخت‌افزاری خاص
• 26. تکنیک‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 27. هرس در طول آموزش (Pruning During Training)
• 28. هرس پس از آموزش (Post-Training Pruning)
• 29. هرس تکراری (Iterative Pruning)
• 30. استفاده از هرس برای بهبود مقاومت مدل در برابر نویز
• 31. هرس و افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل (Generalization)
• 32. مباحث پیشرفته در هرس مدل‌های زبانی
• 33. هرس خودکار (Automated Pruning)
• 34. یادگیری تقویتی برای هرس مدل‌ها
• 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه هرس‌شده
• 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی هرس‌شده (RNNs)
• 37. هرس در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 38. چالش‌های هرس در مدل‌های زبانی بسیار بزرگ
• 39. رویکردهای نوین در هرس مدل‌های زبانی
• 40. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information)
• 41. هرس مبتنی بر تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 42. هرس مبتنی بر یادگیری پارامترهای هرس
• 43. ارزیابی مدل‌های هرس‌شده در سناریوهای پردازش در زمان واقعی
• 44. معیارهای سنجش سرعت و تأخیر در مدل‌های پردازش زنده
• 45. معیارهای سنجش مصرف حافظه و انرژی
• 46. مطالعات موردی: هرس مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 47. هرس مدل‌های ترجمه ماشینی در زمان واقعی
• 48. هرس مدل‌های خلاصه‌سازی متن در زمان واقعی
• 49. هرس مدل‌های پاسخ به پرسش در زمان واقعی
• 50. هرس مدل‌های تولید متن در زمان واقعی
• 51. هرس مدل‌های تحلیل احساسات در زمان واقعی
• 52. هرس مدل‌های تشخیص گفتار در زمان واقعی
• 53. ابزارها و کتابخانه‌های محبوب برای هرس مدل‌های زبانی
• 54. TensorFlow Model Optimization Toolkit
• 55. PyTorch Pruning Utilities
• 56. ONNX Runtime for Model Optimization
• 57. تنظیم هایپرپارامترهای هرس
• 58. انتخاب نرخ هرس مناسب
• 59. انتخاب روش هرس مناسب برای معماری مدل
• 60. تعیین معیارهای ارزیابی مناسب
• 61. مدیریت عدم قطعیت در فرآیند هرس
• 62. روش‌های بازیابی دقت پس از هرس
• 63. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های هرس‌شده
• 64. استفاده از داده‌های آموزشی برای بازیابی دقت
• 65. تکنیک‌های تنظیم دقیق مبتنی بر گرادیان
• 66. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های بدون گرادیان
• 67. ارزیابی جامع مدل‌های هرس‌شده
• 68. مقایسه عملکرد مدل‌های هرس‌شده با مدل‌های کامل
• 69. تحلیل تأثیر هرس بر ویژگی‌های آموخته‌شده
• 70. بررسی پایداری مدل‌های هرس‌شده در برابر تغییرات داده
• 71. ملاحظات اخلاقی در هرس مدل‌های زبانی
• 72. شفافیت در فرآیند هرس مدل‌ها
• 73. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌های هرس‌شده
• 74. تأثیر هرس بر سوگیری‌های مدل
• 75. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های هرس‌شده
• 76. هرس و قابلیت تفسیر مدل (Interpretability)
• 77. افزایش قابلیت تفسیر مدل از طریق هرس
• 78. تحلیل نقش نورون‌های باقی‌مانده پس از هرس
• 79. ارتباط هرس با فشرده‌سازی دانش (Knowledge Distillation)
• 80. استفاده از هرس در کنار فشرده‌سازی دانش
• 81. ترکیب هرس و فشرده‌سازی دانش برای دستیابی به مدل‌های بهینه
• 82. روش‌های پیشرفتهٔ هرس برای مدل‌های ترنسفورمر
• 83. هرس مبتنی بر مکانیزم توجه
• 84. هرس مبتنی بر لایه‌های انکودر و دیکودر
• 85. هرس در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 86. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی هرس در پروژه‌های واقعی
• 87. انتخاب بین هرس و بازطراحی معماری
• 88. مدیریت منابع محاسباتی برای هرس
• 89. مستندسازی فرآیند هرس و نتایج آن
• 90. آیندهٔ هرس در مدل‌های زبانی و پردازش در زمان واقعی
• 91. پیش‌بینی روندها و نوآوری‌های آینده
• 92. نقش هرس در توسعهٔ هوش مصنوعی پایدار
• 93. نتیجه‌گیری نهایی و چشم‌اندازهای آتی