فلش‌کارت‌های آموزشی فشرده‌سازی و خلاصه‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فشرده‌سازی و خلاصه‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی داده‌ها
• 2. مفاهیم اولیه اطلاعات و داده
• 3. انواع داده در مدل‌های زبانی
• 4. اهمیت کاهش حجم داده‌ها
• 5. کاربردهای فشرده‌سازی در پردازش زبان طبیعی
• 6. مروری بر روش‌های سنتی فشرده‌سازی
• 7. فشرده‌سازی بدون اتلاف (Lossless Compression)
• 8. فشرده‌سازی با اتلاف (Lossy Compression)
• 9. معیارهای ارزیابی الگوریتم‌های فشرده‌سازی
• 10. آنتروپی و اطلاعات
• 11. نظریه اطلاعات شانون
• 12. مفهوم کدگذاری و رمزگذاری
• 13. تکنیک‌های کدگذاری هافمن
• 14. کدگذاری حسابی (Arithmetic Coding)
• 15. الگوریتم LZW
• 16. فشرده‌سازی مبتنی بر دیکشنری
• 17. فشرده‌سازی مبتنی بر تکرار (Run-Length Encoding)
• 18. فشرده‌سازی استاتیک و دینامیک
• 19. فشرده‌سازی متون
• 20. فشرده‌سازی در مدل‌های زبانی آماری
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر N-gram
• 22. کاهش ابعاد در مدل‌های زبانی
• 23. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 24. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 25. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 26. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 27. Word2Vec و مفاهیم آن
• 28. GloVe و رویکرد آن
• 29. فشرده‌سازی جاسازی‌های کلمات
• 30. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 31. کوانتیزاسیون برداری (Vector Quantization)
• 32. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
• 33. فشرده‌سازی وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 35. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 36. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 37. فشرده‌سازی پارامترهای RNN, LSTM, GRU
• 38. معماری ترانسفورمر (Transformer)
• 39. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 40. فشرده‌سازی مدل‌های ترانسفورمر
• 41. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 42. چالش‌های فشرده‌سازی LLMs
• 43. تکنیک‌های دانش تقطیر (Knowledge Distillation)
• 44. فشرده‌سازی با استفاده از مدل‌های کوچک‌تر
• 45. فشرده‌سازی هرس (Pruning)
• 46. حذف نورون‌ها و اتصالات غیرضروری
• 47. فشرده‌سازی ماتریس‌ها
• 48. روش‌های فشرده‌سازی ماتریس‌های پراکنده
• 49. فشرده‌سازی در زمان اجرا (On-the-fly Compression)
• 50. فشرده‌سازی داده‌های ورودی برای مدل‌های زبانی
• 51. فشرده‌سازی داده‌های خروجی
• 52. طراحی مدل‌های فشرده‌تر از ابتدا
• 53. معماری‌های شبکه‌های عصبی فشرده
• 54. MobileNets و معماری‌های مشابه
• 55. SqueezeNet و رویکرد آن
• 56. EfficientNet و خانواده آن
• 57. فشرده‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر برای کاربرد در NLP
• 58. فشرده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای دستگاه‌های موبایل
• 59. کاربرد فشرده‌سازی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 60. فشرده‌سازی در سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 61. فشرده‌سازی در سیستم‌های خلاصه‌سازی متن
• 62. فشرده‌سازی در سیستم‌های تولید متن
• 63. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های زبانی
• 64. مدیریت حافظه در پردازش توالی‌های طولانی
• 65. فشرده‌سازی با استفاده از تکنیک‌های ترمیز (Encoding)
• 66. فشرده‌سازی متون فارسی
• 67. فشرده‌سازی داده‌های متنی ساختاریافته
• 68. فشرده‌سازی داده‌های غیرمتنی مرتبط با زبان
• 69. مباحث پیشرفته در فشرده‌سازی داده‌های زبانی
• 70. فشرده‌سازی با حفظ کیفیت معنایی
• 71. ارزیابی تأثیر فشرده‌سازی بر عملکرد مدل
• 72. کاربرد فشرده‌سازی در محاسبات ابری برای NLP
• 73. فشرده‌سازی در سیستم‌های پردازش زبان طبیعی توزیع‌شده
• 74. روش‌های نوین در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 75. فشرده‌سازی با استفاده از شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
• 76. فشرده‌سازی مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 77. پروتکل‌های داده برای انتقال فشرده
• 78. استانداردهای فشرده‌سازی متن
• 79. فشرده‌سازی برای کاربردهای بلادرنگ (Real-time)
• 80. ملاحظات امنیتی در فشرده‌سازی داده‌های زبانی
• 81. فشرده‌سازی داده‌ها با رویکرد اسلامی (مطابق چارچوب)
• 82. کاربرد فشرده‌سازی در حفظ آثار فرهنگی و مذهبی
• 83. فشرده‌سازی متون تاریخی و روایات (مطابق چارچوب)
• 84. بهینه‌سازی الگوریتم‌های فشرده‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
• 85. تست و اعتبارسنجی مدل‌های فشرده
• 86. فشرده‌سازی داده‌های صوتی و تصویری مرتبط با زبان
• 87. فشرده‌سازی داده‌ها در حوزه آموزش مجازی
• 88. مقایسه کارایی روش‌های مختلف فشرده‌سازی
• 89. آینده فشرده‌سازی داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
• 90. فشرده‌سازی هوشمند داده‌ها
• 91. طراحی الگوریتم‌های فشرده‌سازی تطبیقی
• 92. مبانی ریاضی فشرده‌سازی داده‌ها
• 93. مدل‌های احتمالی در فشرده‌سازی
• 94. فشرده‌سازی و بازیابی اطلاعات
• 95. کاربرد فشرده‌سازی در پایگاه‌های داده زبانی
• 96. فشرده‌سازی برای کاهش مصرف انرژی در مدل‌های زبانی