اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow Lite برای کاربردهای صنعتی و کاربرپسند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow Lite برای کاربردهای صنعتی و کاربرپسند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های هوشمند در دستگاه‌های محلی (Edge AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)
• 2. آشنایی با اکوسیستم TensorFlow Lite
• 3. محدودیت‌های سخت‌افزاری در سیستم‌های نهفته و اینترنت اشیا
• 4. معماری مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش محلی
• 5. فرآیند تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت TFLite
• 6. بررسی مفاهیم کوانتایزیشن (Quantization) برای کاهش حجم مدل
• 7. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 8. آماده‌سازی مجموعه داده‌ها برای آموزش مدل‌های سبک
• 9. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Transfer Learning
• 10. بررسی معماری‌های شبکه عصبی بهینه برای موبایل و دستگاه‌های لبه
• 11. کاربرد MobileNet در تشخیص اشیاء
• 12. استفاده از EfficientNet-Lite برای پردازش تصویر در سیستم‌های ضعیف
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر در محیط‌های تعبیه شده
• 14. تشخیص اشیاء در لحظه با استفاده از SSD MobileNet
• 15. بهینه‌سازی عملیات ریاضی برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
• 16. مدیریت حافظه در مدل‌های هوش مصنوعی محلی
• 17. پیاده‌سازی مدل بر روی پلتفرم‌های اندرویدی
• 18. استفاده از TensorFlow Lite در محیط‌های مبتنی بر لینوکس و Raspberry Pi
• 19. آشنایی با شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و پردازنده‌های عصبی (NPU)
• 20. استفاده از Delegateها برای بهره‌گیری از GPU در استنتاج
• 21. بررسی تأثیر دقت (Precision) بر عملکرد مدل‌های کوانتایز شده
• 22. تکنیک‌های کاهش نویز در ورودی‌های حسگرها
• 23. پردازش سیگنال‌های صوتی در لبه با استفاده از مدل‌های TFLite
• 24. تشخیص کلمات کلیدی (Keyword Spotting) در دستگاه‌های محلی
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های مبتنی بر متن و پردازش زبان طبیعی در موبایل
• 26. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط دنیای واقعی
• 27. تکنیک‌های پایش و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
• 28. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند محلی و حریم خصوصی کاربر
• 29. روش‌های به‌روزرسانی مدل‌ها در دستگاه‌های لبه بدون نیاز به سرور مرکزی
• 30. طراحی رابط کاربری هوشمند با تکیه بر پردازش محلی
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل هوشمند صنعتی با TFLite
• 32. استفاده از هوش مصنوعی لبه در پایش سلامت تجهیزات صنعتی
• 33. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند در شبکه‌های محلی
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در شرایط دمایی و محیطی سخت
• 35. استفاده از ابزارهای Profiling برای تحلیل گلوگاه‌های پردازشی
• 36. مدیریت مصرف انرژی در دستگاه‌های مبتنی بر باتری
• 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با درایورهای سخت‌افزاری
• 38. مطالعه موردی: طراحی سیستم بینایی ماشین برای کنترل کیفیت صنعتی
• 39. مطالعه موردی: سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در خط تولید
• 40. آینده هوش مصنوعی در لبه و پیشرفت‌های سخت‌افزاری در ایران