, ,

کتاب فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance Pruning)

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 فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance Pruning)

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 فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی و مدل‌های زبانی
  • 3. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 4. نکات کلیدی در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. چالش‌های حافظه و محاسباتی در مدل‌های زبانی
  • 6. مفهوم فشرده‌سازی مدل
  • 7. انواع روش‌های فشرده‌سازی مدل
  • 8. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
  • 9. مفهوم هرس در شبکه‌های عصبی
  • 10. انواع هرس: ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 11. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
  • 12. معیارهای انتخاب وزن برای هرس
  • 13. روش‌های هرس مبتنی بر وزن: آستانه، L1/L2
  • 14. مراحل هرس مبتنی بر وزن
  • 15. بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
  • 16. هرس مبتنی بر نورون (Neuron Pruning)
  • 17. معیارهای انتخاب نورون برای هرس
  • 18. روش‌های هرس مبتنی بر نورون
  • 19. هرس مبتنی بر کانال/سر (Channel/Head Pruning)
  • 20. اهمیت سرها در معماری ترنسفورمر
  • 21. معیارهای انتخاب سر برای هرس
  • 22. هرس مبتنی بر لایه (Layer Pruning)
  • 23. معیارهای انتخاب لایه برای هرس
  • 24. هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance Pruning)
  • 25. مفهوم اهمیت ویژگی در مدل‌های زبانی
  • 26. ارتباط اهمیت ویژگی با عملکرد مدل
  • 27. چالش‌های اندازه‌گیری اهمیت ویژگی
  • 28. روش‌های محاسبه اهمیت ویژگی: گرادیان، Shapley Values
  • 29. کاربرد اهمیت ویژگی در هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی
  • 30. پیاده‌سازی هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی
  • 31. انتخاب آستانه هرس بر اساس اهمیت ویژگی
  • 32. تأثیر هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی بر عملکرد مدل
  • 33. مقایسه هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی با سایر روش‌ها
  • 34. بهینه‌سازی معماری با هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی
  • 35. کاربرد هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 36. هرس لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 37. هرس لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
  • 38. هرس نورون‌های خاص در لایه‌های پیشخور
  • 39. تاثیر هرس بر حافظه و سرعت استنتاج
  • 40. کاهش حجم مدل با هرس
  • 41. افزایش سرعت پردازش با هرس
  • 42. حفظ دقت مدل پس از هرس
  • 43. تکنیک‌های بازآموزی پس از هرس
  • 44. روش‌های بازآموزی تدریجی
  • 45. تنظیم نرخ یادگیری در بازآموزی
  • 46. استفاده از داده‌های کوچکتر برای بازآموزی
  • 47. تنظیمات هایپرپارامترها در هرس و بازآموزی
  • 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های فشرده
  • 49. دقت (Accuracy)، F1-Score، Perplexity
  • 50. معیارهای فشرده‌سازی: نسبت فشرده‌سازی، تعداد پارامترهای باقی‌مانده
  • 51. معیارهای سرعت: زمان استنتاج، توان عملیاتی (Throughput)
  • 52. ابزارها و کتابخانه‌های فشرده‌سازی مدل
  • 53. PyTorch Pruning
  • 54. TensorFlow Model Optimization Toolkit
  • 55. Hugging Face Transformers
  • 56. پیاده‌سازی عملی هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی با PyTorch
  • 57. انتخاب مدل زبانی پایه (مثلاً BERT، GPT-2)
  • 58. تعیین معیارهای اهمیت ویژگی
  • 59. پیاده‌سازی الگوریتم هرس
  • 60. انجام بازآموزی
  • 61. ارزیابی نتایج
  • 62. پیاده‌سازی عملی هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی با TensorFlow
  • 63. انتخاب مدل زبانی پایه
  • 64. تعیین معیارهای اهمیت ویژگی
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم هرس
  • 66. انجام بازآموزی
  • 67. ارزیابی نتایج
  • 68. مطالعات موردی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 69. فشرده‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 70. فشرده‌سازی مدل‌های تولید متن
  • 71. فشرده‌سازی مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 72. فشرده‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 73. کاربرد فشرده‌سازی در دستگاه‌های با منابع محدود
  • 74. گوشی‌های هوشمند
  • 75. دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)
  • 76. سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems)
  • 77. چالش‌های عملیاتی فشرده‌سازی مدل
  • 78. حفظ عملکرد در داده‌های ناهمگن
  • 79. مدیریت پیچیدگی محاسباتی هرس
  • 80. توازن بین فشرده‌سازی و دقت
  • 81. آینده فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 82. روش‌های هرس پویا (Dynamic Pruning)
  • 83. ترکیب هرس با کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 84. فشرده‌سازی خودکار مدل (AutoML for Pruning)
  • 85. مدل‌های زبانی کوچک و بهینه
  • 86. مدل‌های زبانی با کارایی بالا
  • 87. کاربرد فشرده‌سازی در اخلاق هوش مصنوعی
  • 88. کاهش مصرف انرژی و اثرات زیست‌محیطی
  • 89. افزایش دسترسی به فناوری هوش مصنوعی
  • 90. اصول طراحی مدل‌های زبانی پایدار
  • 91. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی فشرده‌سازی
  • 92. مدیریت حافظه در حین هرس
  • 93. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای مدل‌های فشرده
  • 94. مراحل تکمیلی در فرآیند فشرده‌سازی
  • 95. بررسی عمیق‌تر معیارهای اهمیت ویژگی
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته بازآموزی
  • 97. استراتژی‌های فشرده‌سازی برای وظایف خاص
  • 98. تأثیر هرس بر قابلیت تفسیرپذیری مدل

📚 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 فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance Pruning)”

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

پیمایش به بالا