, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: نوآوری در فشرده‌سازی مدل

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: نوآوری در فشرده‌سازی مدل

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. مقدمه ای بر کوانتیزاسیون مدل های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی فشرده سازی مدل های یادگیری عمیق
  • 3. نیاز به کوانتیزاسیون در مدل های زبانی بزرگ
  • 4. انواع کوانتیزاسیون: از دست دادن دقت و مزایا
  • 5. کوانتیزاسیون به اعداد صحیح (Integer Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون وزنی (Weight Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون فعال سازی (Activation Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
  • 11. فشرده سازی مدل از طریق کوانتیزاسیون
  • 12. کاهش حافظه مصرفی مدل های زبانی
  • 13. تسریع استنتاج (Inference) مدل ها
  • 14. کوانتیزاسیون وزنی به 8 بیت
  • 15. کوانتیزاسیون وزنی به 4 بیت
  • 16. کوانتیزاسیون وزنی به 2 بیت
  • 17. کوانتیزاسیون فعال سازی به 8 بیت
  • 18. کوانتیزاسیون فعال سازی به 4 بیت
  • 19. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
  • 20. تکنیک های کوانتیزاسیون بدون افت دقت (Quantization-Aware Training)
  • 21. آموزش آگاه از کوانتیزاسیون
  • 22. شبیه سازی کوانتیزاسیون در طول آموزش
  • 23. تنظیم ضرایب کوانتیزاسیون
  • 24. مدل های زبانی بزرگ و چالش های کوانتیزاسیون
  • 25. مدل ترنسفورمر و ساختار آن
  • 26. توجه (Attention) در مدل های زبانی
  • 27. لایه های خطی و نقش آن ها در کوانتیزاسیون
  • 28. توابع فعال سازی و کوانتیزاسیون آن ها
  • 29. بررسی تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد مدل
  • 30. معیارهای ارزیابی مدل های کوانتیزه شده
  • 31. دقت (Accuracy) مدل های کوانتیزه شده
  • 32. اتلاف دقت (Perplexity) در مدل های کوانتیزه شده
  • 33. نرخ فشرده سازی (Compression Ratio)
  • 34. سرعت استنتاج (Inference Speed)
  • 35. مصرف حافظه (Memory Footprint)
  • 36. کوانتیزاسیون مدل های ترنسفورمر پایه
  • 37. کوانتیزاسیون مدل BERT
  • 38. کوانتیزاسیون مدل GPT
  • 39. کوانتیزاسیون مدل T5
  • 40. کوانتیزاسیون مدل Llama
  • 41. کوانتیزاسیون مدل های مولد متن
  • 42. کوانتیزاسیون مدل های ترجمه ماشینی
  • 43. کوانتیزاسیون مدل های خلاصه سازی متن
  • 44. کوانتیزاسیون مدل های پرسش و پاسخ
  • 45. کوانتیزاسیون مدل های تحلیل احساسات
  • 46. کوانتیزاسیون مدل های تولید کد
  • 47. روش های کوانتیزاسیون پیشرفته
  • 48. کوانتیزاسیون گروهی (Group-wise Quantization)
  • 49. کوانتیزاسیون کانالی (Channel-wise Quantization)
  • 50. کوانتیزاسیون ماتریسی (Matrix Quantization)
  • 51. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 52. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Learned Quantization)
  • 53. شبکه های کوانتیزه شده (Quantized Neural Networks)
  • 54. پیاده سازی کوانتیزاسیون با کتابخانه های موجود
  • 55. PyTorch و ابزارهای کوانتیزاسیون
  • 56. TensorFlow و ابزارهای کوانتیزاسیون
  • 57. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
  • 58. کوانتیزاسیون مدل ها برای اجرا بر روی دستگاه های محدود
  • 59. تلفن های همراه و کوانتیزاسیون
  • 60. دستگاه های اینترنت اشیاء (IoT) و کوانتیزاسیون
  • 61. پردازنده های موبایل (Mobile CPUs) و کوانتیزاسیون
  • 62. شتاب دهنده های سخت افزاری (Hardware Accelerators)
  • 63. کوانتیزاسیون و سخت افزار اختصاصی
  • 64. TPU ها و کوانتیزاسیون
  • 65. GPU ها و کوانتیزاسیون
  • 66. ملاحظات اخلاقی و قانونی در کوانتیزاسیون مدل های زبانی
  • 67. امنیت داده ها در مدل های کوانتیزه شده
  • 68. حفظ حریم خصوصی در مدل های کوانتیزه شده
  • 69. شفافیت در مدل های کوانتیزه شده
  • 70. مسئولیت پذیری در توسعه مدل های کوانتیزه شده
  • 71. کاربرد کوانتیزاسیون در حوزه های مختلف
  • 72. کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 73. کوانتیزاسیون در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 74. کوانتیزاسیون در سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 75. کوانتیزاسیون در پردازش گفتار (Speech Processing)
  • 76. آینده کوانتیزاسیون مدل های زبانی بزرگ
  • 77. روندهای جدید در کوانتیزاسیون
  • 78. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-Precision Quantization)
  • 79. کوانتیزاسیون عصبی (Neural Quantization)
  • 80. بهینه سازی کوانتیزاسیون برای معماری های جدید
  • 81. چالش های آینده در فشرده سازی مدل های زبانی
  • 82. تکنیک های فشرده سازی مکمل کوانتیزاسیون
  • 83. هرس مدل (Model Pruning)
  • 84. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 85. کوانتیزاسیون و فشرده سازی ترکیبی
  • 86. مطالعات موردی (Case Studies) کوانتیزاسیون موفق
  • 87. کاربرد کوانتیزاسیون در صنعت
  • 88. کوانتیزاسیون در خدمات ابری (Cloud Services)
  • 89. کوانتیزاسیون در برنامه های کاربردی (Applications)
  • 90. کوانتیزاسیون در تحقیقات علمی
  • 91. جمع بندی و چشم انداز آینده کوانتیزاسیون
  • 92. بررسی عملی پیاده سازی کوانتیزاسیون
  • 93. راهنمای عملی برای کوانتیزاسیون مدل ها
  • 94. اشتباهات رایج در کوانتیزاسیون و نحوه اجتناب از آنها
  • 95. تمرینات عملی و پروژه های کاربردی

📚 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: نوآوری در فشرده‌سازی مدل”

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

پیمایش به بالا