فلشکارتهای آموزشی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: بهینهسازی برای عملکرد در دستگاههای با منابع محدود
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: بهینهسازی برای عملکرد در دستگاههای با منابع محدود
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و کاربردهای آنها
- 2. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
- 3. معماری ترنسفورمر و لایههای آن
- 4. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
- 5. کوانتیزاسیون چیست و چرا اهمیت دارد؟
- 6. انواع کوانتیزاسیون: دقت ثابت و دقت شناور
- 7. کوانتیزاسیون هشت بیتی (INT8)
- 8. کوانتیزاسیون چهار بیتی (INT4)
- 9. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2)
- 10. کوانتیزاسیون یک بیتی (Binary Quantization)
- 11. کوانتیزاسیون مبتنی بر وزن (Weight Quantization)
- 12. کوانتیزاسیون مبتنی بر فعالسازی (Activation Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
- 14. کوانتیزاسیون بدون تلفات (Lossless Quantization)
- 15. کوانتیزاسیون با تلفات (Lossy Quantization)
- 16. روشهای کوانتیزاسیون: تقریب خطی (Linear Quantization)
- 17. روشهای کوانتیزاسیون: تقریب غیرخطی (Non-linear Quantization)
- 18. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 19. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
- 20. تعیین مقیاس و افست در کوانتیزاسیون
- 21. بهینهسازی مقیاس در کوانتیزاسیون
- 22. تکنیکهای کاهش تلفات در کوانتیزاسیون
- 23. کوانتیزاسیون لایه به لایه
- 24. کوانتیزاسیون سراسری (Global Quantization)
- 25. کوانتیزاسیون مدلهای بزرگ (LLMs)
- 26. چالشهای کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 27. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 28. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
- 29. تأثیر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
- 30. روشهای ارزیابی مدلهای کوانتیزه شده
- 31. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity, Accuracy)
- 32. معیارهای ارزیابی سرعت (Latency, Throughput)
- 33. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 34. TensorFlow Lite Quantization
- 35. PyTorch Quantization Toolkit
- 36. ONNX Runtime Quantization
- 37. NVIDIA TensorRT Quantization
- 38. Quantization-Aware Training (QAT)
- 39. Fine-tuning پس از کوانتیزاسیون
- 40. آموزش آگاه از کوانتیزاسیون (QAT)
- 41. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
- 42. مراحل QAT
- 43. مزایای QAT
- 44. معایب QAT
- 45. Post-Training Quantization (PTQ)
- 46. کوانتیزاسیون پس از آموزش (PTQ)
- 47. مراحل PTQ
- 48. مزایای PTQ
- 49. معایب PTQ
- 50. انتخاب بین QAT و PTQ
- 51. کوانتیزاسیون برای دستگاههای موبایل
- 52. کوانتیزاسیون برای دستگاههای تعبیهشده (Embedded Devices)
- 53. کوانتیزاسیون برای سختافزارهای خاص (ASICs, FPGAs)
- 54. بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ برای سختافزار
- 55. فشردهسازی مدلهای زبانی بزرگ
- 56. هرس کردن (Pruning) مدلهای زبانی بزرگ
- 57. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 58. ترکیب کوانتیزاسیون با سایر تکنیکهای فشردهسازی
- 59. کوانتیزاسیون و بهینهسازی مدلهای کوچکتر
- 60. کاربرد کوانتیزاسیون در مدلهای مولد
- 61. کوانتیزاسیون مدلهای ترجمه ماشینی
- 62. کوانتیزاسیون مدلهای خلاصهسازی متن
- 63. کوانتیزاسیون مدلهای تولید متن خلاقانه
- 64. کوانتیزاسیون مدلهای پرسش و پاسخ
- 65. کوانتیزاسیون مدلهای تشخیص احساسات
- 66. کوانتیزاسیون مدلهای طبقهبندی متن
- 67. کوانتیزاسیون مدلهای تشخیص موجودیت نامگذاری شده (NER)
- 68. کوانتیزاسیون مدلهای تحلیل معنایی
- 69. کوانتیزاسیون مدلهای تحلیل نحوی
- 70. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی دادهها
- 71. کوانتیزاسیون و امنیت مدلهای زبانی
- 72. مسائل اخلاقی در کوانتیزاسیون مدلهای زبانی
- 73. آینده کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 74. پیشرفتهای نوین در تکنیکهای کوانتیزاسیون
- 75. کوانتیزاسیون ادامهدار (Continuous Quantization)
- 76. کوانتیزاسیون نامتقارن (Asymmetric Quantization)
- 77. کوانتیزاسیون فشرده (Sparse Quantization)
- 78. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Learned Quantization)
- 79. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکههای عصبی
- 80. کوانتیزاسیون برای محاسبات کوانتومی (مقدماتی)
- 81. مسائل مربوط به استقرار مدلهای کوانتیزه شده
- 82. دشواریهای دیباگ کردن مدلهای کوانتیزه شده
- 83. ملاحظات حقوقی و نظارتی در استقرار مدلها
- 84. استانداردهای صنعتی برای کوانتیزاسیون
- 85. نقش پژوهشهای دانشگاهی در پیشبرد کوانتیزاسیون
- 86. همکاری صنعت و دانشگاه در زمینه کوانتیزاسیون
- 87. چالشهای مقیاسپذیری کوانتیزاسیون
- 88. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
- 89. کوانتیزاسیون در سیستمهای توزیع شده
- 90. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی خاص
- 91. ارزیابی عملی کوانتیزاسیون بر روی سختافزار هدف
- 92. بهینهسازی پارامترهای کوانتیزاسیون برای موارد خاص
- 93. نکات عملی برای پیادهسازی کوانتیزاسیون
- 94. راهنمای انتخاب روش کوانتیزاسیون مناسب
- 95. آیندهپژوهی در زمینه فشردهسازی و کوانتیزاسیون مدلهای زبانی
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلشکارت؛ تجربهای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دورههای واجد شرایط.
مرور فاصلهدار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را بهصورت مرحلهای دنبال کنید، فلشکارتها را مرور کنید، دانش خود را با پرسشها و آزمونها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصلهدار هوشمند
با مرور زماندار، کارتهای تازه و کارتهای سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخها به زمانبندی مرورهای بعدی کمک میکند تا تمرین متناسبتری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلشکارتها، فعالیتهای مرور، عملکرد آزمونها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشنتری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحلهبهمرحله
فصلها و بخشهای آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیدهنشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموختهها
با نکتههای آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمونهای پایان فصل، دانستههای خود را تمرین کنید و بخشهایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارتهای تازه و موعد مرور کارتها آماده میکند. شما پاسخ را ارزیابی میکنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم میشود.
دوباره
برای کارتهایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخهایی که با دشواری به یاد آمدهاند.
خوب
برای پاسخهایی که بهدرستی به یاد آوردهاید.
آسان
برای کارتهایی که پاسخ آنها را بهآسانی میدانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم میشود؛ مرور منظم میتواند به تثبیت آموختهها کمک کند، اما بهتنهایی تضمینکننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوههای مختلف تمرین کنید
ساختار دورهها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکتههای ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکتههای رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه میشود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، میتوانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دورههای در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمانهای کوتاه
تبلت و لپتاپ
برای مطالعه و مرور راحتتر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دورههای مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دورههایی که امکان دریافت گواهی برای آنها فعال است، میتوانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمونهای پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصلها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخههای فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار میگیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر میشود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و بهخودیخود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدمبهقدم دانش و مهارتهایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدمبهقدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونههایی از فضای یادگیری، فلشکارتها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.