https://lyndakade.ir/learning/advanced-quantization-techniques-for-large-language-models
2026-06-14T21:31:06+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/01/Advanced%20Quantization%20Techniques%20for%20Large%20Language%20Models/preview.webp
دوره آموزشی تکنیکهای پیشرفته کوانتایزیشن (کمسازی) برای مدلهای زبانی بزرگ
در عصر مدلهای بزرگ، چالش اصلی، اجرای بهینه و سریع این مدلها بر روی سختافزارهای محدود است. این دوره شما را با لبههای تکنولوژی در حوزه کوانتیزاسیون (Quantization) آشنا میکند. نایان ساکسنا ابتدا با تشریح مبانی ریاضی (Mathematical Foundations) شروع میکند تا درک عمیقی از تأثیر این فرآیند بر معماریهای ترنسفورمر (Transformer Architectures) ایجاد کند.
سپس با ورود به مباحث پیشرفته، الگوریتمهای کلیدی صنعت از جمله GPTQ، AWQ و SmoothQuant را به صورت عملی و با استفاده از Google Colab پیادهسازی خواهید کرد. در این مسیر، شما نکات حیاتی در مورد فرمتهای دقت (Precision Formats)، استراتژیهای کالیبراسیون (Calibration Strategies) و روششناسیهای ارزیابی (Evaluation Methodologies) را فرا میگیرید. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شما برای انتخاب آگاهانه بهترین متد کوانتیزاسیون بر اساس نیازهای مدل و کسبوکار است؛ بهگونهای که ضمن کاهش چشمگیر اندازه مدل، کیفیت عملکرد (Performance Quality) به شکلی بهینه حفظ شود.
اهداف یادگیری
تحلیل بنیادین: بررسی مبانی ریاضی کوانتیزاسیون و تأثیرات دقیق آن بر ساختار مدلهای ترنسفورمر.
پیادهسازی متدهای پیشرفته: یادگیری عملی تکنیکهای نوین شامل GPTQ، AWQ و SmoothQuant در محیطهای توسعه.
ارزیابی هوشمندانه: توانایی سنجش و تحلیل تفاوتها (Trade-offs) بین رویکردهای مختلف کوانتیزاسیون با استفاده از معیارهای تخصصی.
بهینهسازی دقیق: ارتقای نتایج خروجی از طریق بهکارگیری استراتژیهای پیشرفته کالیبراسیون.
انتخاب استراتژیک: توانمندی در مقایسه و انتخاب بهینهترین روش کوانتیزاسیون متناسب با معماری مدل و الزامات خاص هر پروژه.
مخاطبان دوره
مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers)
متخصصان و توسعهدهندگان فعال در حوزه هوش مصنوعی (AI Practitioners)
رهبران فنی (Technical Leads) که بر روی استقرار و بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) کار میکنند.
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/01/Advanced%20Quantization%20Techniques%20for%20Large%20Language%20Models/preview.webp
دوره آموزشی تکنیکهای پیشرفته کوانتایزیشن (کمسازی) برای مدلهای زبانی بزرگ
در عصر مدلهای بزرگ، چالش اصلی، اجرای بهینه و سریع این مدلها بر روی سختافزارهای محدود است. این دوره شما را با لبههای تکنولوژی در حوزه کوانتیزاسیون (Quantization) آشنا میکند. نایان ساکسنا ابتدا با تشریح مبانی ریاضی (Mathematical Foundations) شروع میکند تا درک عمیقی از تأثیر این فرآیند بر معماریهای ترنسفورمر (Transformer Architectures) ایجاد کند.
سپس با ورود به مباحث پیشرفته، الگوریتمهای کلیدی صنعت از جمله GPTQ، AWQ و SmoothQuant را به صورت عملی و با استفاده از Google Colab پیادهسازی خواهید کرد. در این مسیر، شما نکات حیاتی در مورد فرمتهای دقت (Precision Formats)، استراتژیهای کالیبراسیون (Calibration Strategies) و روششناسیهای ارزیابی (Evaluation Methodologies) را فرا میگیرید. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شما برای انتخاب آگاهانه بهترین متد کوانتیزاسیون بر اساس نیازهای مدل و کسبوکار است؛ بهگونهای که ضمن کاهش چشمگیر اندازه مدل، کیفیت عملکرد (Performance Quality) به شکلی بهینه حفظ شود.
اهداف یادگیری
تحلیل بنیادین: بررسی مبانی ریاضی کوانتیزاسیون و تأثیرات دقیق آن بر ساختار مدلهای ترنسفورمر.
پیادهسازی متدهای پیشرفته: یادگیری عملی تکنیکهای نوین شامل GPTQ، AWQ و SmoothQuant در محیطهای توسعه.
ارزیابی هوشمندانه: توانایی سنجش و تحلیل تفاوتها (Trade-offs) بین رویکردهای مختلف کوانتیزاسیون با استفاده از معیارهای تخصصی.
بهینهسازی دقیق: ارتقای نتایج خروجی از طریق بهکارگیری استراتژیهای پیشرفته کالیبراسیون.
انتخاب استراتژیک: توانمندی در مقایسه و انتخاب بهینهترین روش کوانتیزاسیون متناسب با معماری مدل و الزامات خاص هر پروژه.
مخاطبان دوره
مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers)
متخصصان و توسعهدهندگان فعال در حوزه هوش مصنوعی (AI Practitioners)
رهبران فنی (Technical Leads) که بر روی استقرار و بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) کار میکنند.
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/01/Advanced%20Quantization%20Techniques%20for%20Large%20Language%20Models/0.%20Introduction/01%20-%20Quantization%20in%20modern%20LLMs.mp4
54
2026-01-15T00:00:00+03:30
دوره آموزشی تکنیکهای پیشرفته کوانتایزیشن (کمسازی) برای مدلهای زبانی بزرگ
Advanced Quantization Techniques for Large Language Models
Nayan Saxena
https://lyndakade.ir/learning/the-ai-maturity-matrix-five-steps-to-becoming-an-ai-first-company
2026-06-14T21:53:27+03:30
weekly
1
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/01/The%20AI%20Maturity%20Matrix%20-%20Five%20Steps%20to%20Becoming%20an%20AI-First%20Company/preview.webp
دوره آموزشی ماتریس بلوغ هوش مصنوعی: پنج گام برای تبدیل شدن به یک شرکت پیشرو در هوش مصنوعی (AI-First)
در دنیای رقابتی امروز، استفاده از هوش مصنوعی نه یک انتخاب، بلکه یک ضرورت برای بقا و پیشرفت است. این دوره آموزشی با تدریس کریس مککی (Chris McKay)، مدیرعامل و دکتر جس کانسِـر (Dr. Jess Conser)، مدیر ارشد تأثیرگذاری AI در پلتفرم «Maginative»، به مدیران و متخصصان کسبوکار کمک میکند تا با استفاده از یک ماتریس بلوغ هوش مصنوعی (AI Maturity Matrix)، وضعیت فعلی سازمان خود را ارزیابی کرده و مسیر آینده را ترسیم کنند.
این آموزش به شما کمک میکند تا با بررسی شش سطح بلوغ و پنج بعد حیاتی شامل استراتژی، فرهنگ، استعداد، فناوری و حکمرانی، شکافهای سازمانی خود را شناسایی کنید. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شما برای آزادسازی ارزشهای نهفته هوش مصنوعی و مقیاسپذیری مسئولانه آن در سازمان است. چه در ابتدای راه باشید و چه به دنبال تسریع فرآیند تحول AI، این دوره چارچوبی روشن و کاربردی برای بنچمارک (Benchmark) کردن آمادگی سازمانی ارائه میدهد.
اهداف یادگیری
شناخت سطوح بلوغ: شناسایی شش سطح بلوغ هوش مصنوعی و درک چگونگی تکامل توانمندیها و طرز فکر سازمانی در هر سطح.
تحلیل ابعاد کلیدی: تبیین هشت بعد بلوغ هوش مصنوعی و چرایی اهمیت حفظ تعادل میان آنها برای موفقیت استراتژیک.
غلبه بر چالشها: مقایسه چالشهای رایج سازمانی در مراحل مختلف بلوغ و دستیابی به راهکارهای عملی برای عبور از آنها.
مدیریت سرمایه انسانی: شناخت نقشها و مهارتهای کلیدی مورد نیاز و نحوه تغییر آنها در طول مسیر بلوغ.
ارزیابی استراتژیک: استفاده از ماتریس بلوغ برای سنجش وضعیت فعلی سازمان و برنامهریزی گامهای اجرایی بعدی.
مخاطبان دوره
مدیران و استراتژیستهای هوش مصنوعی در شرکتهای فناوری
دانشمندان و تحلیلگران داده در صنایع مختلف
متخصصان زیرساخت IT که در پیادهسازی هوش مصنوعی نقش دارند
رهبران و مدیران ارشد اجرایی (C-suite) جهت ادغام AI در استراتژیهای کلان تجاری
متخصصان منابع انسانی (HR) با تمرکز بر ارتقای مهارتهای نیروی کار برای سازگاری با هوش مصنوعی
پیشنیازها
درک اولیه از مفاهیم و اصطلاحات هوش مصنوعی
آشنایی با فرآیندهای برنامهریزی استراتژیک سازمانی
تجربه در مدیریت یا مشارکت در پروژههای فناوریمحور
دانش پایه در مدیریت دادهها و عملیات تجاری
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/01/The%20AI%20Maturity%20Matrix%20-%20Five%20Steps%20to%20Becoming%20an%20AI-First%20Company/preview.webp
دوره آموزشی ماتریس بلوغ هوش مصنوعی: پنج گام برای تبدیل شدن به یک شرکت پیشرو در هوش مصنوعی (AI-First)
در دنیای رقابتی امروز، استفاده از هوش مصنوعی نه یک انتخاب، بلکه یک ضرورت برای بقا و پیشرفت است. این دوره آموزشی با تدریس کریس مککی (Chris McKay)، مدیرعامل و دکتر جس کانسِـر (Dr. Jess Conser)، مدیر ارشد تأثیرگذاری AI در پلتفرم «Maginative»، به مدیران و متخصصان کسبوکار کمک میکند تا با استفاده از یک ماتریس بلوغ هوش مصنوعی (AI Maturity Matrix)، وضعیت فعلی سازمان خود را ارزیابی کرده و مسیر آینده را ترسیم کنند.
این آموزش به شما کمک میکند تا با بررسی شش سطح بلوغ و پنج بعد حیاتی شامل استراتژی، فرهنگ، استعداد، فناوری و حکمرانی، شکافهای سازمانی خود را شناسایی کنید. هدف نهایی این دوره، توانمندسازی شما برای آزادسازی ارزشهای نهفته هوش مصنوعی و مقیاسپذیری مسئولانه آن در سازمان است. چه در ابتدای راه باشید و چه به دنبال تسریع فرآیند تحول AI، این دوره چارچوبی روشن و کاربردی برای بنچمارک (Benchmark) کردن آمادگی سازمانی ارائه میدهد.
اهداف یادگیری
شناخت سطوح بلوغ: شناسایی شش سطح بلوغ هوش مصنوعی و درک چگونگی تکامل توانمندیها و طرز فکر سازمانی در هر سطح.
تحلیل ابعاد کلیدی: تبیین هشت بعد بلوغ هوش مصنوعی و چرایی اهمیت حفظ تعادل میان آنها برای موفقیت استراتژیک.
غلبه بر چالشها: مقایسه چالشهای رایج سازمانی در مراحل مختلف بلوغ و دستیابی به راهکارهای عملی برای عبور از آنها.
مدیریت سرمایه انسانی: شناخت نقشها و مهارتهای کلیدی مورد نیاز و نحوه تغییر آنها در طول مسیر بلوغ.
ارزیابی استراتژیک: استفاده از ماتریس بلوغ برای سنجش وضعیت فعلی سازمان و برنامهریزی گامهای اجرایی بعدی.
مخاطبان دوره
مدیران و استراتژیستهای هوش مصنوعی در شرکتهای فناوری
دانشمندان و تحلیلگران داده در صنایع مختلف
متخصصان زیرساخت IT که در پیادهسازی هوش مصنوعی نقش دارند
رهبران و مدیران ارشد اجرایی (C-suite) جهت ادغام AI در استراتژیهای کلان تجاری
متخصصان منابع انسانی (HR) با تمرکز بر ارتقای مهارتهای نیروی کار برای سازگاری با هوش مصنوعی
پیشنیازها
درک اولیه از مفاهیم و اصطلاحات هوش مصنوعی
آشنایی با فرآیندهای برنامهریزی استراتژیک سازمانی
تجربه در مدیریت یا مشارکت در پروژههای فناوریمحور
دانش پایه در مدیریت دادهها و عملیات تجاری
https://dl.lyndakade.ir/courses/2026/01/The%20AI%20Maturity%20Matrix%20-%20Five%20Steps%20to%20Becoming%20an%20AI-First%20Company/0.%20Introduction/01%20-%20Why%20AI%20maturity%20matters.mp4
51
2026-01-15T00:00:00+03:30
دوره آموزشی ماتریس بلوغ هوش مصنوعی: پنج گام برای تبدیل شدن به یک شرکت پیشرو در هوش مصنوعی (AI-First)
The AI Maturity Matrix: Five Steps to Becoming an AI-First Company
Chris McKay
Jess Conser