اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی هوش مصنوعی در سخت‌افزارهای کم‌مصرف با استفاده از فناوری محاسبات در حافظه (In-Memory Computing)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هوش مصنوعی در سخت‌افزارهای کم‌مصرف با استفاده از فناوری محاسبات در حافظه (In-Memory Computing)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: محاسبات لبه و سخت‌افزارهای کم‌مصرف (Edge AI & Hardware Acceleration)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در لبه و ضرورت‌های پردازش محلی
• 2. محدودیت‌های توان و حافظه در سیستم‌های نهفته
• 3. معماری‌های نوین سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی
• 4. مفهوم محاسبات در حافظه و مزایای آن در کاهش مصرف انرژی
• 5. مقایسه معماری فون‌نومان و محاسبات در حافظه
• 6. آشنایی با ساختار حافظه‌های SRAM برای کاربردهای هوش مصنوعی
• 7. اصول طراحی مدارهای دیجیتال کم‌مصرف
• 8. بررسی چالش‌های انتقال داده بین پردازنده و حافظه
• 9. مدل‌سازی استنتاج هوش مصنوعی در محیط‌های محدود
• 10. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سخت‌افزار
• 11. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش دقت محاسباتی
• 12. بررسی الگوریتم‌های بهینه‌سازی وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 13. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز در محیط‌های سخت‌افزاری
• 14. تکنیک‌های کاهش نویز در محاسبات آنالوگ داخل حافظه
• 15. بررسی معماری‌های کراس‌بار برای ضرب ماتریس در حافظه
• 16. مدیریت توان در سیستم‌های مبتنی بر TinyML
• 17. شبیه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در سطح ترانزیستور
• 18. تکنیک‌های بازنمایی داده‌ها برای بهینه‌سازی انرژی
• 19. بررسی تأثیر فناوری ساخت نیم‌رسانا بر عملکرد هوش مصنوعی
• 20. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن در معماری‌های مبتنی بر SRAM
• 21. مدیریت حافظه کش و سلسله‌مراتب حافظه در سخت‌افزارهای لبه
• 22. تحلیل پایداری و خطای محاسباتی در محاسبات در حافظه
• 23. روش‌های تست و ارزیابی بهره‌وری انرژی در سیستم‌های تعبیه شده
• 24. کاربردهای هوش مصنوعی در لبه در صنعت و کشاورزی هوشمند
• 25. نقش سخت‌افزارهای تخصصی در شتاب‌دهی به اینترنت اشیا
• 26. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده با قابلیت یادگیری محلی
• 27. امنیت سخت‌افزاری در دستگاه‌های لبه با تمرکز بر حفاظت از مدل
• 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان استنتاج بلادرنگ
• 29. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی سخت‌افزارهای In-Memory
• 30. بررسی ابزارهای توسعه و کامپایلرهای ویژه سخت‌افزارهای کم‌مصرف
• 31. آینده‌نگری در حوزه هوش مصنوعی لبه و فناوری‌های حافظه نوین