اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هرس با اولویت‌بندی پارامترهای حائز اهمیت برای تسک خاص

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس با اولویت‌بندی پارامترهای حائز اهمیت برای تسک خاص

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هرس مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. اهمیت هرس در کاهش حجم و افزایش سرعت مدل‌ها
  • 3. بررسی روش‌های سنتی هرس مدل
  • 4. معرفی هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 5. معیارهای ارزیابی اهمیت پارامترها
  • 6. روش‌های مبتنی بر اولویت‌بندی پارامتر برای هرس
  • 7. اولویت‌بندی پارامترها بر اساس گرادیان
  • 8. اولویت‌بندی پارامترها با استفاده از Hessian
  • 9. روش‌های مبتنی بر اطلاعات برای هرس
  • 10. اولویت‌بندی پارامترها با استفاده از روش‌های L1 و L2
  • 11. هرس حساس به کوانتیزاسیون
  • 12. هرس با در نظر گرفتن وابستگی بین پارامترها
  • 13. هرس لایه‌ای در مدل‌های ترانسفورمر
  • 14. هرس مبتنی بر توجه (Attention-based pruning)
  • 15. هرس هدایت‌شده توسط دانش (Knowledge-guided pruning)
  • 16. هرس پویا در زمان استنتاج (Dynamic pruning)
  • 17. هرس یک‌شاتی (One-shot pruning)
  • 18. هرس تکراری (Iterative pruning)
  • 19. تاثیر هرس بر دقت مدل
  • 20. بازیابی دقت پس از هرس (Accuracy recovery)
  • 21. تنظیم دقیق مدل‌های هرس‌شده (Fine-tuning pruned models)
  • 22. هرس در مدل‌های زبانی بزرگ پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
  • 23. هرس در وظایف مختلف NLP: طبقه‌بندی متن
  • 24. هرس در وظایف مختلف NLP: تولید متن
  • 25. هرس در وظایف مختلف NLP: ترجمه ماشینی
  • 26. هرس در وظایف مختلف NLP: پاسخ به سوال
  • 27. هرس در وظایف مختلف NLP: خلاصه‌سازی متن
  • 28. هرس مدل‌های چندزبانه
  • 29. هرس مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based models)
  • 30. هرس مدل‌های مبتنی بر RNN و LSTM
  • 31. بهینه‌سازی هرس با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 32. استفاده از یادگیری تقویتی برای هرس
  • 33. هرس خودکار (Automated pruning)
  • 34. ابزارهای متن‌باز برای هرس مدل
  • 35. مقایسه ابزارهای هرس موجود
  • 36. پیاده‌سازی هرس در TensorFlow و PyTorch
  • 37. استراتژی‌های هرس برای منابع محدود (Edge devices)
  • 38. هرس مدل‌های زبانی بزرگ در فضای ابری
  • 39. چالش‌ها و محدودیت‌های هرس مدل
  • 40. تحقیقات آینده در زمینه هرس مدل
  • 41. مطالعه موردی: هرس BERT
  • 42. مطالعه موردی: هرس GPT
  • 43. مطالعه موردی: هرس T5
  • 44. تاثیر هرس بر تعمیم‌پذیری مدل
  • 45. هرس و امنیت مدل‌های زبانی بزرگ
  • 46. هرس و حریم خصوصی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 47. استفاده از هرس برای کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 48. هرس و پایداری مدل
  • 49. ارزیابی هزینه محاسباتی هرس
  • 50. بهینه‌سازی حافظه با استفاده از هرس
  • 51. هرس و کاهش مصرف انرژی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: deep learning efficient inference fine-tuning knowledge distillation large language models llm pruning model pruning neural network pruning parameter importance pruning techniques quantization sparsity transformer pruning هرس مدل هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.