, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: کاهش هزینه‌های 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: کاهش هزینه‌های 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 مدل‌های زبانی بزرگ و کوانتیزاسیون
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت
  • 4. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون در پردازش سیگنال
  • 5. انواع کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
  • 6. کوانتیزاسیون یکنواخت و ناهمگن
  • 7. کوانتیزاسیون برداری و کوانتیزاسیون اسکالر
  • 8. کوانتیزاسیون در شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 9. مبانی کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر
  • 10. کوانتیزاسیون وزن‌ها در ترنسفورمرها
  • 11. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها در ترنسفورمرها
  • 12. روش‌های کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
  • 14. چالش‌های کوانتیزاسیون با دقت بسیار پایین (Binary/Ternary Quantization)
  • 15. کوانتیزاسیون آموزش‌دیده (Quantization-Aware Training)
  • 16. تکنیک‌های آموزش کوانتیزاسیون
  • 17. نقش گرادیان شبیه‌سازی شده (Straight-Through Estimator)
  • 18. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 19. مزایا و معایب کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 20. روش‌های بهینه‌سازی کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 21. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 22. کوانتیزاسیون مقیاس‌پذیر (Scalable Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
  • 24. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 25. تکنیک‌های بازیابی دقت پس از کوانتیزاسیون
  • 26. کوانتیزاسیون حافظه و محاسبات
  • 27. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص
  • 28. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 29. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش تنسور (TPU)
  • 30. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل
  • 31. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 32. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ برای استنتاج (Inference)
  • 33. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ برای آموزش (Training)
  • 34. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ متن به متن
  • 35. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ پرسش و پاسخ
  • 36. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ خلاصه‌سازی متن
  • 37. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ ترجمه ماشینی
  • 38. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ تولید کد
  • 39. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه سلامت
  • 40. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه مالی
  • 41. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ با رویکرد اسلامی
  • 42. استانداردهای حاکمیتی در کوانتیزاسیون مدل‌های هوش مصنوعی
  • 43. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 44. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 45. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 46. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 47. امنیت مدل‌های کوانتیزه شده در برابر حملات
  • 48. تکنیک‌های ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 49. معیارهای سنجش دقت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 50. شاخص‌های کاهش مصرف حافظه
  • 51. شاخص‌های افزایش سرعت استنتاج
  • 52. کوانتیزاسیون و تأثیر آن بر مصرف انرژی
  • 53. مطالعات موردی کوانتیزاسیون موفق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 54. چالش‌های پیاده‌سازی کوانتیزاسیون در مقیاس بزرگ
  • 55. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 56. کوانتیزاسیون پیشرفته و خودکار
  • 57. کوانتیزاسیون با یادگیری تقویتی
  • 58. کوانتیزاسیون مولد (Generative Quantization)
  • 59. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 60. کوانتیزاسیون در مقابل هرس کردن (Pruning)
  • 61. کوانتیزاسیون در مقابل تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 62. ترکیب کوانتیزاسیون با سایر تکنیک‌های فشرده‌سازی
  • 63. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز
  • 64. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ تخصصی
  • 65. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ چندزبانه
  • 66. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای تعاملی
  • 67. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های ابری
  • 68. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های آفلاین
  • 69. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ با رعایت اصول شرعی
  • 70. تأثیر کوانتیزاسیون بر تفسیرپذیری مدل (Interpretability)
  • 71. کوانتیزاسیون و تعصبات (Biases) در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 72. کوانتیزاسیون و عدالت (Fairness) در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 73. کوانتیزاسیون و شفافیت (Transparency) در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 74. کوانتیزاسیون و استحکام (Robustness) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 75. کوانتیزاسیون و قابلیت اطمینان (Reliability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 76. کوانتیزاسیون و پایداری (Stability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 77. کوانتیزاسیون و قابلیت یادگیری (Learnability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 78. کوانتیزاسیون و قابلیت انطباق (Adaptability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 79. کوانتیزاسیون و قابلیت تعمیم (Generalization) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 80. کوانتیزاسیون و پیش‌بینی‌پذیری (Predictability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 81. کوانتیزاسیون و قابلیت مقیاس‌پذیری (Scalability) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 82. کوانتیزاسیون و کارایی (Efficiency) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 83. کوانتیزاسیون و اثربخشی (Effectiveness) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 84. کوانتیزاسیون و بهره‌وری (Productivity) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 85. کوانتیزاسیون و نوآوری (Innovation) در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 86. کوانتیزاسیون و پیشرفت (Advancement) در هوش مصنوعی
  • 87. کوانتیزاسیون و مسئولیت اجتماعی
  • 88. کوانتیزاسیون و توسعه پایدار
  • 89. کوانتیزاسیون و آینده شغلی در هوش مصنوعی
  • 90. کوانتیزاسیون و الزامات قانونی در صنعت هوش مصنوعی
  • 91. کوانتیزاسیون و چارچوب‌های نظارتی
  • 92. کوانتیزاسیون و استانداردهای بین‌المللی
  • 93. کوانتیزاسیون و بومی‌سازی فناوری هوش مصنوعی
  • 94. کوانتیزاسیون و ارتقاء سطح دانش داخلی
  • 95. کوانتیزاسیون و توانمندسازی جوانان
  • 96. کوانتیزاسیون و نقش دانشگاه‌ها
  • 97. کوانتیزاسیون و همکاری‌های علمی
  • 98. کوانتیزاسیون و انتقال تجربه
  • 99. کوانتیزاسیون و آینده پژوهش در مدل‌های زبانی بزرگ

📚 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: کاهش هزینه‌های محاسباتی”

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

پیمایش به بالا