, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: افزایش کارایی و کاهش هزینه

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 هزینه

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. مفاهیم اساسی کوانتیزاسیون
  • 3. کوانتیزاسیون در شبکه‌های عصبی
  • 4. انواع کوانتیزاسیون
  • 5. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون با دقت شناور (Floating-Point Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون غیریکنواخت (Non-uniform Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون یکنواخت (Uniform Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization – PTQ)
  • 10. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training – QAT)
  • 11. مزایای کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی
  • 12. کاهش حجم مدل
  • 13. افزایش سرعت استنتاج
  • 14. کاهش مصرف حافظه
  • 15. کاهش مصرف انرژی
  • 16. چالش‌های کوانتیزاسیون
  • 17. افت دقت مدل
  • 18. پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 19. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای لایه‌های مختلف
  • 20. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی (Linear Layers)
  • 21. کوانتیزاسیون لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
  • 22. کوانتیزاسیون توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 23. کوانتیزاسیون ماتریس‌های وزن (Weight Matrices)
  • 24. کوانتیزاسیون بردارها (Vectors)
  • 25. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها (Activations)
  • 26. روش‌های مقیاس‌بندی (Scaling Methods) در کوانتیزاسیون
  • 27. مقیاس‌بندی متقارن (Symmetric Scaling)
  • 28. مقیاس‌بندی نامتقارن (Asymmetric Scaling)
  • 29. انتخاب نقطه صفر (Zero Point Selection)
  • 30. کوانتیزاسیون با تعداد بیت‌های مختلف
  • 31. کوانتیزاسیون ۸ بیتی (8-bit Quantization)
  • 32. کوانتیزاسیون ۴ بیتی (4-bit Quantization)
  • 33. کوانتیزاسیون ۲ بیتی (2-bit Quantization)
  • 34. کوانتیزاسیون ۱ بیتی (1-bit Quantization)
  • 35. کوانتیزاسیون ترنری (Ternary Quantization)
  • 36. کوانتیزاسیون باینری (Binary Quantization)
  • 37. کاهش دقت کوانتیزاسیون و روش‌های جبران
  • 38. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 39. کوانتیزاسیون مبتنی بر خطا (Error-Driven Quantization)
  • 40. کوانتیزاسیون سطوح (Level Quantization)
  • 41. کوانتیزاسیون مبتنی بر گرادیان (Gradient-Based Quantization)
  • 42. استفاده از مقادیر میانگین (Mean Values) در کوانتیزاسیون
  • 43. استفاده از مقادیر میانه (Median Values) در کوانتیزاسیون
  • 44. کوانتیزاسیون متمرکز بر دقت (Accuracy-Focused Quantization)
  • 45. کوانتیزاسیون متمرکز بر کارایی (Efficiency-Focused Quantization)
  • 46. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی (Hierarchical Quantization)
  • 47. کوانتیزاسیون برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 48. کوانتیزاسیون مکانیزم توجه (Attention Mechanism Quantization)
  • 49. کوانتیزاسیون لایه‌های Feed-Forward
  • 50. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 51. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 52. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 53. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama
  • 54. کوانتیزاسیون مدل‌های فارسی‌زبان
  • 55. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 56. روش‌های فشرده‌سازی مدل پس از کوانتیزاسیون
  • 57. شناسایی وزن‌های کم‌اهمیت (Pruning)
  • 58. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی ترکیبی
  • 59. ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 60. معیارهای ارزیابی دقت
  • 61. معیارهای ارزیابی کارایی
  • 62. ابزارها و چارچوب‌های کوانتیزاسیون
  • 63. TensorFlow Lite Quantization
  • 64. PyTorch Quantization
  • 65. ONNX Runtime Quantization
  • 66. NVIDIA TensorRT
  • 67. ملاحظات پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 68. کوانتیزاسیون در سخت‌افزارهای مختلف
  • 69. کوانتیزاسیون در موبایل و دستگاه‌های لبه
  • 70. کوانتیزاسیون برای سرورها و مراکز داده
  • 71. اثر کوانتیزاسیون بر مصرف انرژی
  • 72. مطالعات موردی کوانتیزاسیون در کاربردهای عملی
  • 73. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 74. کوانتیزاسیون برای تولید متن
  • 75. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 76. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 77. کوانتیزاسیون برای پاسخ به سوالات
  • 78. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
  • 79. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی در چارچوب مقررات ایران
  • 80. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 81. سازگاری با استانداردهای ملی در مدل‌های زبانی
  • 82. مدیریت و نگهداری مدل‌های کوانتیزه شده
  • 83. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 84. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
  • 85. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-Precision Quantization)
  • 86. کوانتیزاسیون برای پردازش بلادرنگ (Real-Time Processing)
  • 87. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 88. کوانتیزاسیون و مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 89. کوانتیزاسیون و مدل‌های توزیع شده (Distributed Models)
  • 90. کوانتیزاسیون و امنیت سایبری در مدل‌های زبانی
  • 91. کوانتیزاسیون و چالش‌های اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 92. کوانتیزاسیون و کاربردهای آن در صنایع داخلی
  • 93. کوانتیزاسیون و توسعه ابزارهای بومی
  • 94. کوانتیزاسیون و انتقال دانش فنی
  • 95. کوانتیزاسیون و بومی‌سازی فناوری‌های پیشرفته
  • 96. کوانتیزاسیون و افزایش بهره‌وری در سازمان‌ها
  • 97. کوانتیزاسیون و کاهش هزینه‌های زیرساختی
  • 98. کوانتیزاسیون و توسعه اکوسیستم هوش مصنوعی در ایران
  • 99. کوانتیزاسیون و ارتقای توانمندی‌های فنی متخصصان
  • 100. کوانتیزاسیون و نقش آن در تحقق اقتصاد دانش‌بنیان

📚 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 هزینه”

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

پیمایش به بالا