, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: افزایش کارایی و کاهش ردپای محاسباتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: افزایش کارایی و کاهش ردپای محاسباتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی نظری کوانتیزاسیون
  • 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
  • 4. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 5. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Floating-Point Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون خطی (Linear Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون غیرخطی (Non-Linear Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون پارامتری (Parametric Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون بدون پارامتر (Zero-Shot Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون آموزشی (Quantization-Aware Training)
  • 11. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 12. روش‌های کوانتیزاسیون برای لایه‌های کانولوشن
  • 13. کوانتیزاسیون برای لایه‌های ترنسفورمر
  • 14. کوانتیزاسیون ماتریس وزن (Weight Quantization)
  • 15. کوانتیزاسیون فعال‌سازی (Activation Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون گسسته (Discrete Quantization)
  • 17. کوانتیزاسیون برداری (Vector Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون خوشه‌ای (Clustering-based Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون متقارن (Symmetric Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون نامتقارن (Asymmetric Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون با کاهش دقت (Low-Precision Quantization)
  • 22. تکنیک‌های کاهش دقت در کوانتیزاسیون
  • 23. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
  • 24. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
  • 25. کوانتیزاسیون ۲ بیتی
  • 26. کوانتیزاسیون ۱ بیتی (Binary Neural Networks)
  • 27. کوانتیزاسیون ترنری (Ternary Neural Networks)
  • 28. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 29. چالش‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 30. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی
  • 31. روش‌های حفظ دقت در کوانتیزاسیون
  • 32. کوانتیزاسیون لایه‌های کلیدی مدل‌های زبانی
  • 33. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 34. کوانتیزاسیون لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Layers)
  • 35. کوانتیزاسیون گره‌های ورودی و خروجی
  • 36. کوانتیزاسیون متاداده‌ها و امبدینگ‌ها
  • 37. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن
  • 38. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 39. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 40. کوانتیزاسیون مدل‌های پرسش و پاسخ
  • 41. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 42. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی بر روی دستگاه‌های محدود
  • 43. کاربرد کوانتیزاسیون در هوش مصنوعی روی لبه (Edge AI)
  • 44. کوانتیزاسیون برای استنتاج سریع‌تر
  • 45. کوانتیزاسیون برای کاهش مصرف حافظه
  • 46. کوانتیزاسیون برای کاهش مصرف انرژی
  • 47. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای مدل‌های کوانتیزه شده
  • 48. معماری‌های سخت‌افزاری سازگار با کوانتیزاسیون
  • 49. شبیه‌سازهای کوانتیزاسیون
  • 50. ابزارهای کوانتیزاسیون (Quantization Toolkits)
  • 51. PyTorch Quantization
  • 52. TensorFlow Lite Quantization
  • 53. ONNX Runtime Quantization
  • 54. Hugging Face Optimum
  • 55. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 57. سنجه‌های ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 58. تست بنچمارک مدل‌های کوانتیزه شده
  • 59. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 60. مطالعات موردی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 61. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 62. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 63. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 64. کوانتیزاسیون مدل‌های LLaMA
  • 65. کوانتیزاسیون مدل‌های فارسی
  • 66. چالش‌های کوانتیزاسیون در زبان فارسی
  • 67. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ با تمرکز بر منابع محدود
  • 68. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای معماری‌های خاص
  • 69. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 70. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
  • 71. کوانتیزاسیون توزیع شده (Distributed Quantization)
  • 72. کوانتیزاسیون با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning for Quantization)
  • 73. کوانتیزاسیون با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs for Quantization)
  • 74. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 75. کوانتیزاسیون برای مدل‌های بزرگ و پیچیده
  • 76. کوانتیزاسیون بر مبنای تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 77. کوانتیزاسیون بر مبنای تحلیل خطا (Error Analysis)
  • 78. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
  • 79. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های زبانی
  • 80. حملات تضعیف کوانتیزاسیون (Quantization Attack)
  • 81. دفاع در برابر حملات تضعیف کوانتیزاسیون
  • 82. استانداردهای کوانتیزاسیون در صنعت
  • 83. آینده پژوهش در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 84. کوانتیزاسیون با دقت فوق‌العاده پایین (Ultra-Low Precision Quantization)
  • 85. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 86. کوانتیزاسیون قابل تنظیم (Configurable Quantization)
  • 87. کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک‌تر (Model Compression)
  • 88. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 89. ارتباط کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning)
  • 90. کوانتیزاسیون در معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی
  • 91. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی اخلاقی
  • 92. حفظ حریم خصوصی با کوانتیزاسیون
  • 93. کاربردهای کوانتیزاسیون در هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • 94. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری مدل‌های زبانی
  • 95. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی در مراکز تحقیقاتی ایران
  • 96. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی در صنعت نرم‌افزار ایران
  • 97. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای کاربردهای آموزشی
  • 98. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای پژوهشگران جوان
  • 99. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی کوانتیزاسیون

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: افزایش کارایی و کاهش ردپای محاسباتی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا