کتاب بهینه‌سازی سرعت استنتاج در مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 بهینه‌سازی سرعت استنتاج در مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 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 مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های استنتاج
  • 2. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 3. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 4. مراحل پردازش در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. مفهوم استنتاج (Inference) در LLMs
  • 6. چالش‌های سرعت و کارایی در استنتاج LLMs
  • 7. معرفی تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج
  • 8. کاهش پیچیدگی محاسباتی در استنتاج
  • 9. مدل‌های کوچک‌تر و سبک‌تر برای استنتاج سریع‌تر
  • 10. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 11. فشرده‌سازی وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 12. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 13. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای استنتاج
  • 14. کتابخانه‌های بهینه‌سازی یادگیری عمیق
  • 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای سرعت بخشیدن
  • 16. پردازش موازی و توزیع‌شده در استنتاج
  • 17. مدیریت حافظه در استنتاج LLMs
  • 18. بهینه‌سازی حافظه پنهان (Cache)
  • 19. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) سریع‌تر
  • 20. روش‌های تولید متن کارآمدتر
  • 21. مفهوم استنتاج گمانه‌زنانه (Speculative Decoding)
  • 22. اصول اولیه استنتاج گمانه‌زنانه
  • 23. معماری مدل پیش‌بینی‌کننده (Draft Model)
  • 24. معماری مدل تأییدکننده (Verification Model)
  • 25. فرآیند تولید توکن در استنتاج گمانه‌زنانه
  • 26. مزایای استنتاج گمانه‌زنانه
  • 27. معایب و چالش‌های استنتاج گمانه‌زنانه
  • 28. انتخاب مدل پیش‌بینی‌کننده مناسب
  • 29. انتخاب مدل تأییدکننده مناسب
  • 30. تنظیم پارامترهای استنتاج گمانه‌زنانه
  • 31. بهینه‌سازی نسبت اندازه مدل‌ها
  • 32. ترکیب استنتاج گمانه‌زنانه با کوانتیزاسیون
  • 33. ترکیب استنتاج گمانه‌زنانه با فشرده‌سازی
  • 34. کاربرد استنتاج گمانه‌زنانه در مدل‌های مختلف
  • 35. استنتاج گمانه‌زنانه برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 36. استنتاج گمانه‌زنانه برای مدل‌های بازگشتی
  • 37. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای استنتاج گمانه‌زنانه
  • 38. پیاده‌سازی استنتاج گمانه‌زنانه در چارچوب‌های موجود
  • 39. کتابخانه‌های متن‌باز برای استنتاج گمانه‌زنانه
  • 40. مقایسه عملکرد استنتاج گمانه‌زنانه با روش‌های سنتی
  • 41. اندازه‌گیری سرعت و دقت در استنتاج
  • 42. متریک‌های ارزیابی عملکرد LLMs
  • 43. تأثیر استنتاج گمانه‌زنانه بر کیفیت خروجی
  • 44. مدیریت خطا در استنتاج گمانه‌زنانه
  • 45. روش‌های بهبود مدل تأییدکننده
  • 46. روش‌های بهبود مدل پیش‌بینی‌کننده
  • 47. استفاده از معماری‌های نوین در استنتاج گمانه‌زنانه
  • 48. استنتاج گمانه‌زنانه برای وظایف خاص پردازش زبان
  • 49. تولید متن خلاقانه با استنتاج گمانه‌زنانه
  • 50. خلاصه‌سازی متن با استنتاج گمانه‌زنانه
  • 51. ترجمه ماشینی با استنتاج گمانه‌زنانه
  • 52. پاسخ به پرسش با استنتاج گمانه‌زنانه
  • 53. مدیریت دیالوگ با استنتاج گمانه‌زنانه
  • 54. کاربردهای تجاری استنتاج گمانه‌زنانه
  • 55. چالش‌های مقیاس‌پذیری استنتاج گمانه‌زنانه
  • 56. آینده پژوهش در استنتاج گمانه‌زنانه
  • 57. روش‌های نوین فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 58. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
  • 59. فشرده‌سازی مبتنی بر ماتریس‌های کم‌رتبه (Low-Rank Factorization)
  • 60. بهینه‌سازی لایه‌های مدل
  • 61. تبدیل مدل‌های متراکم به مدل‌های پراکنده (Sparse Models)
  • 62. استفاده از معماری‌های پراکنده
  • 63. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی
  • 64. تکنیک‌های کشف الگوهای پراکنده
  • 65. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای محاسبات پراکنده
  • 66. برنامه‌ریزی وظایف (Task Scheduling) در استنتاج
  • 67. مدیریت بار کاری (Load Balancing)
  • 68. افزایش توان عملیاتی (Throughput)
  • 69. کاهش تأخیر (Latency)
  • 70. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 71. تکنیک‌های زمان‌بندی پویا (Dynamic Scheduling)
  • 72. استفاده از صف‌های اولویت‌بندی (Priority Queues)
  • 73. مدیریت منابع محاسباتی (Compute Resource Management)
  • 74. تنظیم پارامترهای مدل برای سرعت
  • 75. تأثیر اندازه بچ (Batch Size) بر استنتاج
  • 76. تأثیر دقت محاسباتی (Precision) بر استنتاج
  • 77. تأثیر نوع سخت‌افزار بر استنتاج
  • 78. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
  • 79. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های تنسور (TPUs)
  • 80. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های سی‌پی‌یو (CPUs)
  • 81. محیط‌های اجرایی بهینه برای LLMs
  • 82. نرم‌افزارهای تخصصی برای استنتاج
  • 83. مقایسه کتابخانه‌های بهینه‌سازی مختلف
  • 84. استانداردهای صنعتی در استنتاج LLMs
  • 85. روندهای آینده در بهینه‌سازی استنتاج
  • 86. نوآوری‌های پیش‌بینی‌شده در معماری LLMs
  • 87. تأثیر پیشرفت‌های سخت‌افزاری بر استنتاج
  • 88. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خودکار
  • 89. مباحث اخلاقی در استفاده از LLMs بهینه شده
  • 90. امنیت در استنتاج LLMs
  • 91. حفظ حریم خصوصی در استنتاج LLMs
  • 92. انطباق با مقررات و قوانین
  • 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMs
  • 94. استفاده از LLMs در صنایع مختلف
  • 95. تحلیل داده با LLMs بهینه شده
  • 96. تولید محتوا با LLMs بهینه شده
  • 97. خدمات مشتری با LLMs بهینه شده
  • 98. آموزش و پژوهش با LLMs بهینه شده
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 100. ملاحظات عملی در استقرار LLMs بهینه شده

📚 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.