سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: تضمین دقت در فشرده‌سازی

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: تضمین دقت در فشرده‌سازی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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: تضمین دقت در فشرده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 4. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
  • 5. انواع کوانتیزاسیون: مفاهیم پایه
  • 6. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
  • 7. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون با دقت شناور (Floating-Point Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 10. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 11. روش‌های کوانتیزاسیون برای وزن‌ها
  • 12. روش‌های کوانتیزاسیون برای فعال‌سازی‌ها
  • 13. کوانتیزاسیون باینری و ترنری
  • 14. کوانتیزاسیون وزن‌های نامتقارن
  • 15. کوانتیزاسیون وزن‌های متقارن
  • 16. انتخاب مقیاس و نقطه صفر در کوانتیزاسیون
  • 17. تکنیک‌های کاهش خطا در کوانتیزاسیون
  • 18. کوانتیزاسیون گسسته (Stochastic Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Learned Quantization)
  • 20. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 21. تکنیک‌های کاهش پارامتر در LLMs
  • 22. هرس کردن (Pruning) در LLMs
  • 23. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) در LLMs
  • 24. ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 25. معیارهای ارزیابی در NLP (مانند BLEU, ROUGE)
  • 26. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 27. کاهش حافظه مورد نیاز برای LLMs
  • 28. تسریع استنتاج (Inference) در LLMs
  • 29. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 30. کاربردهای کوانتیزاسیون در دستگاه‌های محدود
  • 31. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای موبایل
  • 32. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی برای دستگاه‌های تعبیه‌شده
  • 33. پیاده‌سازی عملی کوانتیزاسیون با TensorFlow
  • 34. پیاده‌سازی عملی کوانتیزاسیون با PyTorch
  • 35. استفاده از ابزارهای کوانتیزاسیون تخصصی
  • 36. بررسی معماری‌های LLM مستعد کوانتیزاسیون
  • 37. مدل‌های ترنسفورمر با کارایی بالا
  • 38. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کوانتیزاسیون
  • 39. کوانتیزاسیون و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 40. اثر کوانتیزاسیون بر فرایند تنظیم دقیق
  • 41. روش‌های کوانتیزاسیون برای وظایف خاص NLP
  • 42. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 43. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 44. کوانتیزاسیون برای پاسخ به پرسش
  • 45. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
  • 46. کوانتیزاسیون و مدل‌های مولد
  • 47. چالش‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های مولد
  • 48. کوانتیزاسیون و تولید متن با کیفیت
  • 49. کوانتیزاسیون و مدل‌های مکالمه‌ای
  • 50. کوانتیزاسیون در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کوانتیزاسیون و امنیت مدل‌های زبانی
  • 52. حملات به مدل‌های کوانتیزه شده
  • 53. دفاع در برابر حملات به مدل‌های کوانتیزه شده
  • 54. کوانتیزاسیون و مسائل اخلاقی در AI
  • 55. شفافیت در فرایندهای کوانتیزاسیون
  • 56. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری AI
  • 57. روندهای آینده در کوانتیزاسیون LLMs
  • 58. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-Precision Quantization)
  • 59. کوانتیزاسیون با مقادیر غیرخطی
  • 60. کوانتیزاسیون مبتنی بر اطلاعات متقابل
  • 61. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 62. طراحی سخت‌افزار برای کوانتیزاسیون
  • 63. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای معماری‌های جدید
  • 64. کوانتیزاسیون سلسله‌مراتبی
  • 65. کوانتیزاسیون ادغام شده (Quantization Fusion)
  • 66. کوانتیزاسیون برای مدل‌های توزیع شده
  • 67. تکنیک‌های خودکارسازی کوانتیزاسیون (AutoQuant)
  • 68. کوانتیزاسیون قابل انطباق با داده
  • 69. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تنوع بخش (Ensemble Models)
  • 70. تأثیر کوانتیزاسیون بر پایداری عددی
  • 71. مدیریت خطای گردکردن در کوانتیزاسیون
  • 72. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی داده‌های آموزشی
  • 73. کوانتیزاسیون برای داده‌های حجیم
  • 74. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی
  • 75. کاربرد کوانتیزاسیون در رباتیک
  • 76. کوانتیزاسیون در سیستم‌های تشخیص گفتار
  • 77. کوانتیزاسیون در پردازش تصویر با LLMs
  • 78. کوانتیزاسیون و مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 79. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 80. مقایسه روش‌های کوانتیزاسیون مختلف
  • 81. تحلیل هزینه-فایده کوانتیزاسیون
  • 82. مطالعات موردی کوانتیزاسیون موفق
  • 83. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مداوم مدل
  • 84. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
  • 85. کوانتیزاسیون در محیط‌های ابری
  • 86. کوانتیزاسیون برای هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)
  • 87. استانداردهای کوانتیزاسیون در صنعت
  • 88. کوانتیزاسیون و آینده هوش مصنوعی کارآمد
  • 89. اصول طراحی مدل‌های کوانتیزه‌پذیر
  • 90. کوانتیزاسیون برای مدل‌های تخصصی حوزه
  • 91. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در کوانتیزاسیون
  • 92. کوانتیزاسیون و تعامل انسان و کامپیوتر
  • 93. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
  • 94. کوانتیزاسیون و مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 95. کوانتیزاسیون برای مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 96. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری
  • 97. کوانتیزاسیون در سیستم‌های توزیع شده هوشمند
  • 98. کوانتیزاسیون و توسعه ابزارهای تحلیل کوانتیزاسیون
  • 99. کوانتیزاسیون برای مدل‌های کم‌مصرف
  • 100. کوانتیزاسیون و ارزیابی ریسک مدل‌های فشرده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.