, ,

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: تضمین دقت در فشرده‌سازی

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: تضمین دقت در فشرده‌سازی

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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: تضمین دقت در فشرده‌سازی”

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

پیمایش به بالا