اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی هوش مصنوعی سبک بر روی لبه شبکه با استفاده از WebAssembly و ONNX

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوش مصنوعی سبک بر روی لبه شبکه با استفاده از WebAssembly و ONNX

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش لبه (Edge Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش لبه و ضرورت انتقال هوش مصنوعی به لبه شبکه
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند توزیع‌شده و چالش‌های پردازش ابری
• 3. آشنایی با استاندارد WebAssembly و نقش آن در اجرای کدهای پرسرعت
• 4. مزایای استفاده از WASM در محیط‌های محدود منابع و اینترنت اشیاء
• 5. معرفی فرمت ONNX برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. فرایند تبدیل مدل‌های یادگیری عمیق به فرمت استاندارد ONNX
• 7. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا در محیط‌های ناهمگون
• 8. مفاهیم پایه در مدل‌سازی ریاضی برای هوش مصنوعی سبک
• 9. نصب و راه‌اندازی ابزارهای توسعه WebAssembly در محیط لینوکس
• 10. بررسی زمان‌بندی (Runtime) در WebAssembly برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. کار با کتابخانه ONNX Runtime برای استنتاج مدل در لبه شبکه
• 12. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای ارتباط بین مدل و سخت‌افزار
• 13. مدیریت حافظه در محیط‌های محدود در زمان اجرای کدهای WASM
• 14. استراتژی‌های کاهش حجم مدل‌های یادگیری ماشین (Quantization)
• 15. روش‌های فشرده‌سازی لایه‌های عصبی بدون افت دقت محسوس
• 16. ارزیابی کارایی استنتاج مدل در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 17. پیاده‌سازی پردازش سیگنال‌های حسگر با استفاده از مدل‌های سبک
• 18. کاربرد هوش مصنوعی لبه در مدیریت هوشمند داده‌های صنعتی
• 19. امنیت در اجرای کدهای WebAssembly در محیط‌های توزیع‌شده
• 20. بررسی چالش‌های تأخیر در پردازش‌های بلادرنگ لبه شبکه
• 21. معماری سیستم‌های غیرمتمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیرنده در سطح گره‌های شبکه
• 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی لبه
• 24. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در کنار WebAssembly
• 25. تجمیع نتایج از چندین گره لبه در معماری‌های توزیع‌شده
• 26. پایش و مدیریت سلامت مدل‌های مستقر در لبه شبکه
• 27. بررسی پروتکل‌های ارتباطی سبک برای انتقال داده‌های هوشمند
• 28. طراحی ساختار داده‌های بهینه برای انتقال بین مدل و وب‌سرور
• 29. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در داده‌های سنسور با مدل‌های سبک
• 30. مطالعه موردی: پردازش اولیه تصاویر در دوربین‌های هوشمند
• 31. تلفیق مدل‌های یادگیری ماشین با منطق تجاری در کدهای WASM
• 32. تست و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
• 33. به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه بدون توقف سرویس
• 34. چالش‌های همگام‌سازی داده‌ها در شبکه‌های لبه ناپایدار
• 35. اصول طراحی نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر برای رایانش لبه
• 36. آینده هوش مصنوعی در شبکه و نقش استانداردهای متن‌باز
• 37. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش لبه
• 38. جمع‌بندی و ارائه نقشه راه برای پروژه‌های عملیاتی هوش مصنوعی لبه