کتاب پیمایش دنیای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
, ,

کتاب پیمایش دنیای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000042472 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 پیمایش دنیای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بهینه‌سازی برای زمان استنتاج (Inference Optimization)

🎓 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 مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت بهینه‌سازی
  • 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
  • 3. مکانیسم توجه و انواع آن در ترنسفورمرها
  • 4. رمزگذار و رمزگشا در معماری ترنسفورمر
  • 5. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: GPT و BERT
  • 6. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی استنتاج
  • 7. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 8. روش‌های گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 9. بهینه‌سازی استوکاستیک گرادیان (SGD)
  • 10. آدام و سایر بهینه‌سازهای تطبیقی
  • 11. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 12. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
  • 13. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 14. کاهش نرخ یادگیری تدریجی (Learning Rate Decay)
  • 15. افزایش نرخ یادگیری (Learning Rate Warmup)
  • 16. تنظیم هایپرپارامترها و جستجوی شبکه‌ای
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. اهمیت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
  • 20. توکنیزه کردن و انواع آن (WordPiece, BPE)
  • 21. بردارهای کلمه (Word Embeddings) و مفاهیم آن
  • 22. تکنیک‌های کاهش ابعاد بردارهای کلمه
  • 23. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 25. استفاده از مدل‌های زبانی برای وظایف مختلف
  • 26. دسته‌بندی متن (Text Classification)
  • 27. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 28. پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 29. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 30. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 31. تولید متن (Text Generation)
  • 32. ارزیابی کیفیت مدل‌های زبانی تولیدی
  • 33. معیارهای ارزیابی تولید متن: BLEU, ROUGE
  • 34. روش‌های کاهش حجم مدل‌های زبانی
  • 35. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 36. هرس کردن (Pruning) وزن‌های مدل
  • 37. کوانتیزاسیون (Quantization) وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 38. کوانتیزاسیون عدد صحیح (Integer Quantization)
  • 39. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
  • 40. تکنیک‌های کاهش تاخیر (Latency Reduction)
  • 41. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و اهمیت آن
  • 42. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای استنتاج
  • 43. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
  • 44. کتابخانه‌های بهینه‌سازی استنتاج (TensorRT, ONNX Runtime)
  • 45. بهینه‌سازی مدل برای اجرای روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 46. ملاحظات امنیتی در استنتاج مدل‌های زبانی
  • 47. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ورودی
  • 48. مقابله با حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 49. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainability)
  • 50. روش‌های تفسیرپذیری: LIME, SHAP
  • 51. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 52. سوگیری در مدل‌های زبانی (Bias) و راه‌های مقابله
  • 53. توسعه مدل‌های زبانی مسئولانه
  • 54. استانداردهای توسعه و انتشار مدل‌های زبانی
  • 55. کاربرد مدل‌های زبانی در صنایع مختلف
  • 56. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت (پزشکی)
  • 57. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش و پرورش
  • 58. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق و قضا
  • 59. مدل‌های زبانی در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
  • 60. مدل‌های زبانی در حوزه خدمات مشتریان
  • 61. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه و انتشارات
  • 62. مدل‌های زبانی در حوزه تحقیقات علمی
  • 63. روش‌های پیشرفته آموزش مدل‌های زبانی
  • 64. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 65. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 66. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدل‌های زبانی
  • 67. معماری‌های جدیدتر: ترنسفورمرهای کارآمد
  • 68. مکانیسم‌های توجه خطی (Linear Attention)
  • 69. مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
  • 70. معماری‌های مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks)
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 72. فشرده‌سازی LLMs با استفاده از تقطیر دانش
  • 73. فشرده‌سازی LLMs با هرس کردن پارامترها
  • 74. فشرده‌سازی LLMs با کوانتیزاسیون
  • 75. تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج LLMs
  • 76. نکات عملی در پیاده‌سازی بهینه‌سازی استنتاج
  • 77. انتخاب معماری مناسب برای وظیفه مورد نظر
  • 78. تنظیم پارامترهای استنتاج برای سرعت و دقت
  • 79. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 80. بهینه‌سازی کد برای اجرای کارآمد
  • 81. مدیریت حافظه در زمان استنتاج
  • 82. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در استنتاج
  • 83. رویکردهای نوین در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
  • 84. مدل‌های زبانی مولد و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا (سازگار)
  • 86. تولید کد با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 87. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
  • 88. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 89. آینده بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی
  • 90. روندهای تحقیقاتی در حوزه مدل‌های زبانی
  • 91. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
  • 92. ارتباط بهینه‌سازی با توسعه پایدار و مسئولانه

📚 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 پیمایش دنیای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا