اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی روی دستگاه (On-Device ML) با استفاده از ML Kit برای توسعه‌دهندگان اندروید و iOS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی روی دستگاه (On-Device ML) با استفاده از ML Kit برای توسعه‌دهندگان اندروید و iOS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در محیط موبایل و مزایای پردازش روی دستگاه
• 2. معرفی جامع کتابخانه ML Kit و معماری آن در سیستم‌عامل‌های اندروید و iOS
• 3. آشنایی با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در ML Kit و کاربردهای آن‌ها
• 4. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها و بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری در موبایل
• 5. پیاده‌سازی تشخیص متن با استفاده از Text Recognition API
• 6. تحلیل و پردازش تصاویر با استفاده از Image Labeling API
• 7. شناسایی اشیاء در تصاویر و تعیین موقعیت آن‌ها با Object Detection
• 8. تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های صورت با Face Detection API
• 9. خواندن و رمزگشایی کدهای QR و بارکدها با Barcode Scanning
• 10. تشخیص خودکار زبان متن‌ها با Language Identification
• 11. ترجمه متون در لحظه با استفاده از Translate API
• 12. استخراج متن از اسناد با استفاده از Document Scanner API
• 13. شناسایی نقاط کلیدی بدن و تحلیل حرکات با Pose Detection
• 14. پیاده‌سازی قابلیت جداسازی سوژه از پس‌زمینه با Segmentation API
• 15. کار با مدل‌های سفارشی (Custom Models) و فرمت TensorFlow Lite
• 16. آموزش نحوه تبدیل مدل‌های پایتونی به فرمت قابل اجرا در موبایل
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های سفارشی برای اجرا روی سخت‌افزارهای موبایل
• 18. مدیریت حافظه و جلوگیری از نشت منابع در پیاده‌سازی‌های ML
• 19. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل‌های سفارشی در محیط اندروید
• 20. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل‌های سفارشی در محیط iOS
• 21. آموزش استفاده از مدل‌های کوانتایز شده برای افزایش سرعت پردازش
• 22. پیاده‌سازی قابلیت تشخیص هوشمند اشیاء در ویدئوی زنده
• 23. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیند استنتاج مدل (Inference)
• 24. اصول امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های محلی موبایل
• 25. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری مانند NNAPI در اندروید
• 26. استفاده از Core ML در پلتفرم iOS برای بهبود عملکرد مدل
• 27. تکنیک‌های کاهش حجم اپلیکیشن با استفاده از مدل‌های پویا
• 28. ارزیابی عملکرد مدل و اندازه‌گیری دقت در محیط واقعی
• 29. آشنایی با ابزارهای تست و دیباگ مدل‌های هوش مصنوعی در موبایل
• 30. بررسی چالش‌های مصرف باتری و مدیریت دما در اجرای هوش مصنوعی
• 31. استفاده از AutoML برای آموزش مدل‌های اختصاصی بدون کدنویسی پیچیده
• 32. طراحی رابط کاربری تعاملی برای نمایش خروجی‌های هوش مصنوعی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده محلی با استفاده از مدل‌های سبک
• 34. کاربرد یادگیری ماشین در بهبود تجربه کاربری و شخصی‌سازی اپلیکیشن
• 35. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حقوق کاربران
• 36. انتشار و به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های زنده
• 37. بررسی آینده هوش مصنوعی روی دستگاه و فناوری‌های نوین پردازشی