اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی اجرای هوش مصنوعی مولد بر روی رزبری پای (Raspberry Pi) در محیط‌های عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی اجرای هوش مصنوعی مولد بر روی رزبری پای (Raspberry Pi) در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و رایانش لبه (Edge AI)

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ بر روی سخت‌افزارهای کم‌مصرف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش لبه و هوش مصنوعی در محیط‌های تعبیه شده
• 2. معماری سخت‌افزاری رزبری پای برای پردازش هوش مصنوعی
• 3. محدودیت‌ها و فرصت‌های اجرای مدل‌های زبانی روی سیستم‌های کم‌مصرف
• 4. آشنایی با سیستم‌عامل‌های بهینه برای رزبری پای
• 5. نصب و پیکربندی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 6. بررسی مدل‌های زبانی کوچک و سبک برای کاربردهای لبه
• 7. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل شامل کوانتایزیشن و هرس کردن
• 8. آشنایی با فرمت‌های مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرای بهینه
• 9. کار با کتابخانه Ollama برای مدیریت مدل‌ها در محیط لبه
• 10. بررسی نقش شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در افزایش کارایی رزبری پای
• 11. مدیریت حافظه و منابع سیستم در اجرای مدل‌های زبانی
• 12. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌ساز برای استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 13. پیاده‌سازی مدل Llama روی معماری ARM
• 14. اجرای مدل‌های Mistral و Phi در محیط محدود
• 15. روش‌های کاهش مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 16. ایجاد رابط کاربری متنی برای تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی
• 17. بررسی چالش‌های تاخیر در پردازش‌های لبه
• 18. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها روی رزبری پای
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند آفلاین
• 20. امنیت داده‌ها در پردازش‌های محلی و لبه
• 21. روش‌های بهینه‌سازی مدل برای کاهش نیاز به حافظه RAM
• 22. بررسی نقش کانتینرها در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. کار با Docker برای مدیریت محیط‌های اجرای مدل
• 24. نظارت بر عملکرد سخت‌افزار در حین استنتاج مدل
• 25. عیب‌یابی خطاهای متداول در اجرای مدل‌های زبانی روی رزبری پای
• 26. استفاده از APIهای محلی برای ارتباط بین برنامه‌ها
• 27. طراحی سیستم‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 28. بررسی پایداری سیستم در پردازش‌های طولانی‌مدت
• 29. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی در مدل‌های زبانی لبه
• 30. کاربرد هوش مصنوعی مولد در اینترنت اشیاء صنعتی
• 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 32. مستندسازی و استقرار نهایی پروژه‌های هوش مصنوعی روی لبه
• 33. ارزیابی دقت مدل‌های فشرده‌شده در مقایسه با نسخه‌های اصلی
• 34. توسعه ابزارهای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی برای محیط‌های بدون اینترنت
• 35. بررسی آینده رایانش لبه و هوش مصنوعی در صنعت بومی کشور