اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های همراه با TensorFlow Lite

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی کاربردی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های همراه با TensorFlow Lite

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها در محیط‌های تعبیه شده (Embedded Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی در سیستم‌های نهفته و سخت‌افزارهای محدود
• 2. معماری و اکوسیستم TensorFlow Lite
• 3. آشنایی با چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های همراه
• 4. فرآیند تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت TFLite
• 5. آشنایی با مبانی کوانتیزاسیون مدل و کاهش حجم
• 6. کار با ابزار TFLite Converter برای بهینه‌سازی مدل
• 7. بررسی ساختار فایل‌های مدل با پسوند tflite
• 8. اصول طراحی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های موبایل
• 9. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر در اندروید
• 10. استفاده از کتابخانه‌های پشتیبانی TFLite در محیط جاوا و کاتلین
• 11. کار با Interpreter برای اجرای استنتاج مدل
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء در لحظه
• 13. بهینه‌سازی مصرف حافظه در سیستم‌های تعبیه شده
• 14. کاربرد Delegateهای سخت‌افزاری برای افزایش سرعت پردازش
• 15. استفاده از شتاب‌دهنده GPU در دستگاه‌های اندرویدی
• 16. آشنایی با واحد پردازش عصبی (NPU) و نقش آن در هوش مصنوعی
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل متن در محیط‌های محدود
• 18. کار با مدل‌های تشخیص گفتار در دستگاه‌های همراه
• 19. مدیریت توان مصرفی و بهینه‌سازی باتری در حین اجرای مدل
• 20. آموزش کار با ابزار TFLite Task Library
• 21. پیاده‌سازی مدل‌های تخمین وضعیت بدن (Pose Estimation)
• 22. کار با مدل‌های بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 23. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی مدل مانند Netron
• 24. تکنیک‌های پس‌پردازش خروجی مدل برای نمایش در رابط کاربری
• 25. ارزیابی دقت مدل پس از کوانتیزاسیون
• 26. آموزش کار با TensorFlow Lite Micro برای میکروکنترلرها
• 27. پورت کردن مدل‌های هوش مصنوعی روی بردهای آردوینو و ESP32
• 28. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش مدل‌های سفارشی
• 29. آموزش یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای مدل‌های موبایل
• 30. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص چهره با رعایت حریم خصوصی
• 31. کار با مدل‌های پیشنهادگر سبک در محیط‌های تعبیه شده
• 32. استفاده از سیستم‌های فایل در دستگاه‌های همراه برای ذخیره مدل
• 33. مدیریت به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی
• 34. تست و اشکال‌زدایی مدل‌های TFLite در محیط شبیه‌ساز
• 35. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش داده‌های حجیم
• 36. پیاده‌سازی الگوریتم‌های فشرده‌سازی لایه‌های شبکه عصبی
• 37. ایمن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر دسترسی‌های غیرمجاز
• 38. بررسی استانداردهای توسعه نرم‌افزار هوشمند در ایران
• 39. ارائه راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربران فارسی‌زبان
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه هوشمند مبتنی بر بینایی ماشین در موبایل