, ,

کتاب اصول فنی و عملیاتی هرس در مدل‌های زبانی

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 اصول فنی و عملیاتی هرس در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

🎓 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 و هرس آن‌ها
  • 2. مفاهیم پایه در هرس مدل‌های زبانی
  • 3. اهمیت و ضرورت هرس در مدل‌های زبانی
  • 4. انواع رویکردهای هرس مدل‌های زبانی
  • 5. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
  • 6. هرس ساختاریافته (Structured Pruning)
  • 7. هرس غیرساختاریافته (Unstructured Pruning)
  • 8. هرس در طول آموزش (Pruning During Training)
  • 9. هرس پس از آموزش (Post-Training Pruning)
  • 10. تکنیک‌های هرس لایه به لایه (Layer-wise Pruning)
  • 11. هرس شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN Pruning)
  • 12. هرس شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN Pruning)
  • 13. هرس ترنسفورمرها (Transformer Pruning)
  • 14. معیارهای انتخاب پارامترهای هرس
  • 15. آستانه هرس (Pruning Threshold)
  • 16. نرخ هرس (Pruning Rate)
  • 17. شاخص‌های ارزیابی مدل پس از هرس
  • 18. دقت (Accuracy)
  • 19. اندازه مدل (Model Size)
  • 20. سرعت استنتاج (Inference Speed)
  • 21. پیاده‌سازی عملی هرس با کتابخانه‌های رایج
  • 22. TensorFlow Model Optimization Toolkit
  • 23. PyTorch Pruning Utilities
  • 24. مراحل عملیاتی هرس مدل‌های زبانی
  • 25. انتخاب مدل پایه برای هرس
  • 26. تعیین استراتژی هرس
  • 27. اعمال تکنیک‌های هرس
  • 28. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل هرس شده
  • 29. ارزیابی عملکرد مدل هرس شده
  • 30. چالش‌های هرس مدل‌های زبانی
  • 31. کاهش دقت پس از هرس
  • 32. پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 33. نیاز به منابع محاسباتی
  • 34. هرس در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 35. تکنیک‌های خاص برای هرس LLMs
  • 36. هرس پارامترهای توجه (Attention Pruning)
  • 37. هرس لایه‌های غیرضروری در LLMs
  • 38. هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها
  • 39. مدل‌های هرس شده برای کاربردهای خاص
  • 40. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های محدود
  • 41. کاربرد هرس در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 42. هرس مدل‌های تشخیص گفتار
  • 43. هرس مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 44. هرس مدل‌های تولید متن
  • 45. هرس مدل‌های تحلیل احساسات
  • 46. هرس مدل‌های پاسخگویی به پرسش
  • 47. هرس مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 48. هرس مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 49. هرس مدل‌های برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
  • 50. روش‌های ارزیابی کارایی هرس
  • 51. مقایسه عملکرد مدل هرس شده با مدل اصلی
  • 52. تحلیل تأثیر هرس بر پیچیدگی محاسباتی
  • 53. بررسی تأثیر هرس بر مصرف حافظه
  • 54. تکنیک‌های پیشرفته هرس
  • 55. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
  • 56. هرس خودکار (Automated Pruning)
  • 57. هرس با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Pruning)
  • 58. هرس مبتنی بر نظریه اطلاعات (Information Theory Pruning)
  • 59. هرس مولکولی (Molecular Pruning)
  • 60. هرس مبتنی بر فعال‌سازی نورون (Neuron Activation Pruning)
  • 61. هرس مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Pruning)
  • 62. هرس مبتنی بر اهمیت وزن (Weight Importance Pruning)
  • 63. هرس مبتنی بر ماتریس هسین (Hessian-based Pruning)
  • 64. هرس مبتنی بر اهمیت کانال (Channel Importance Pruning)
  • 65. هرس مبتنی بر اهمیت فیلتر (Filter Importance Pruning)
  • 66. هرس مبتنی بر اهمیت بلوک (Block Importance Pruning)
  • 67. هرس مبتنی بر اهمیت سر (Head Importance Pruning)
  • 68. هرس مبتنی بر اهمیت سطر (Row Importance Pruning)
  • 69. هرس مبتنی بر اهمیت ستون (Column Importance Pruning)
  • 70. هرس مبتنی بر اهمیت ماتریس (Matrix Importance Pruning)
  • 71. هرس مبتنی بر اهمیت تانسور (Tensor Importance Pruning)
  • 72. هرس مبتنی بر اهمیت گره (Node Importance Pruning)
  • 73. هرس مبتنی بر اهمیت یال (Edge Importance Pruning)
  • 74. هرس مبتنی بر اهمیت گراف (Graph Importance Pruning)
  • 75. هرس مبتنی بر اهمیت زیرگراف (Subgraph Importance Pruning)
  • 76. هرس مبتنی بر اهمیت مسیر (Path Importance Pruning)
  • 77. هرس مبتنی بر اهمیت درخت (Tree Importance Pruning)
  • 78. هرس مبتنی بر اهمیت پوشش (Coverage Importance Pruning)
  • 79. هرس مبتنی بر اهمیت غنا (Richness Importance Pruning)
  • 80. هرس مبتنی بر اهمیت تنوع (Diversity Importance Pruning)
  • 81. هرس مبتنی بر اهمیت تعادل (Balance Importance Pruning)
  • 82. هرس مبتنی بر اهمیت کارایی (Efficiency Importance Pruning)
  • 83. هرس مبتنی بر اهمیت قابلیت اطمینان (Reliability Importance Pruning)
  • 84. هرس مبتنی بر قابلیت تفسیر (Interpretability Importance Pruning)
  • 85. هرس مبتنی بر قابلیت تعمیم (Generalization Importance Pruning)
  • 86. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ داده (Data Preservation Importance Pruning)
  • 87. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ ساختار (Structure Preservation Importance Pruning)
  • 88. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ عملکرد (Performance Preservation Importance Pruning)
  • 89. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ دانش (Knowledge Preservation Importance Pruning)
  • 90. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ معنا (Meaning Preservation Importance Pruning)
  • 91. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ هدف (Goal Preservation Importance Pruning)
  • 92. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ نیاز (Need Preservation Importance Pruning)
  • 93. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ انتظار (Expectation Preservation Importance Pruning)
  • 94. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ ارزش (Value Preservation Importance Pruning)
  • 95. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ اصول (Principle Preservation Importance Pruning)
  • 96. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ چارچوب (Framework Preservation Importance Pruning)
  • 97. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ قوانین (Rule Preservation Importance Pruning)
  • 98. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ مقررات (Regulation Preservation Importance Pruning)
  • 99. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ استانداردها (Standard Preservation Importance Pruning)
  • 100. هرس مبتنی بر قابلیت حفظ رویه‌ها (Procedure Preservation Importance Pruning)

📚 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 اصول فنی و عملیاتی هرس در مدل‌های زبانی”

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

پیمایش به بالا