اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی عیب‌یابی و رفع اشکال در پروژه‌های Core ML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره عیب‌یابی و رفع اشکال در پروژه‌های Core ML

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار macOS و iOS با Objective-C

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر Machine Learning (Core ML)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. راه‌اندازی پروژهٔ Objective-C و افزودن Core ML
• 2. ساختار فایل‌های .mlmodel و .mlpackage
• 3. بررسی مدل در Xcode Model Editor
• 4. درک MLModelDescription و نام ویژگی‌ها
• 5. خطاهای کامپایل مدل هنگام Build
• 6. بارگذاری مدل از فایل و Bundle
• 7. مدیریت NSError در پیش‌بینی Core ML
• 8. کدهای خطای MLModelError و معنی آن‌ها
• 9. پیاده‌سازی MLFeatureProvider سفارشی
• 10. ورودی‌های چندگانه و ترکیب ویژگی‌ها
• 11. نوع داده و ترتیب ابعاد در MLMultiArray
• 12. بررسی shape و strides در MLMultiArray
• 13. تبدیل NSData به MLMultiArray
• 14. تبدیل UIImage به CVPixelBuffer
• 15. اشکالات جهت‌گیری تصویر در تبدیل
• 16. مشکلات فضای رنگی و قالب RGB/BGR
• 17. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی پیکسل‌های ورودی
• 18. برش و تغییر اندازه تصویر برای ورودی مدل
• 19. استفاده از CVPixelBufferPool برای فریم‌های متوالی
• 20. اشکالات ورودی توالی (MLSequence)
• 21. مدیریت خروجی‌های چندگانه و نام ویژگی‌ها
• 22. عیب‌یابی خروجی dictionary
• 23. بررسی خروجی طبقه‌بندی و اعتبار کلاس‌ها
• 24. عیب‌یابی خروجی bounding box در تشخیص اشیا
• 25. پیاده‌سازی NMS و خطاهای رایج آن
• 26. عیب‌یابی خروجی segmentation
• 27. اعمال softmax و آستانه‌گذاری روی خروجی
• 28. استفاده از MLModelConfiguration
• 29. انتخاب compute units و اشکالات آن
• 30. عیب‌یابی عدم استفاده از Neural Engine
• 31. اجبار به CPU/GPU و خطاهای مربوطه
• 32. خطای مدل پشتیبانی‌نشده روی دستگاه
• 33. پردازش دسته‌ای با MLBatchProvider
• 34. پیش‌بینی همگام و ناهمگام
• 35. مدیریت نخ‌ها و به‌روزرسانی UI
• 36. استفاده از DispatchQueue برای Core ML
• 37. اندازه‌گیری زمان اجرای مدل
• 38. پروفایل‌گیری با Instruments
• 39. بررسی مصرف حافظه با Allocations
• 40. رفع تأخیر اولین اجرای مدل
• 41. بهینه‌سازی ورودی برای کاهش تأخیر
• 42. عیب‌یابی نشتی حافظه در پردازش ویدیو
• 43. ادغام Core ML با Vision
• 44. عیب‌یابی VNCoreMLModel
• 45. اشکالات VNCoreMLRequest و handler
• 46. مدیریت نتایج VNClassificationObservation
• 47. استفاده از VNImageRequestHandler و جهت‌گیری
• 48. اشکالات ورودی تصویر در Vision
• 49. تبدیل مدل TensorFlow به Core ML
• 50. تبدیل مدل PyTorch به Core ML
• 51. اشکالات لایه‌های پشتیبانی‌نشده
• 52. عیب‌یابی اپراتورهای سفارشی
• 53. کوانتیزه‌سازی و افت دقت
• 54. خطاهای coremltools در تبدیل
• 55. به‌روزرسانی مدل و سازگاری نسخه‌ها
• 56. مدیریت مدل‌های دانلودی و On-Demand Resources
• 57. اشکالات sandbox و دسترسی به فایل مدل
• 58. امضای کد و منابع مدل
• 59. تست واحد پیش‌بینی با XCTest
• 60. تست ورودی‌های مرزی و داده‌های واقعی
• 61. مقایسه خروجی مدل با مقادیر مرجع
• 62. تست یکپارچه‌سازی مدل در اپ
• 63. دیباگ با breakpoint و lldb
• 64. ثبت رویدادها با os_log
• 65. عیب‌یابی crash هنگام پیش‌بینی
• 66. بررسی Crash Report و symbolication
• 67. تفاوت شبیه‌ساز و دستگاه واقعی
• 68. خطاهای مدل‌های به‌روزرسانی‌شده در دستگاه
• 69. تشخیص خطاهای خاموش (silent errors)
• 70. بهبود مدیریت خطا در کد Objective-C
• 71. عیب‌یابی خروجی‌های نامرتب (garbage output)
• 72. اعتبارسنجی ورودی با استفاده از MLModelDescription
• 73. پیاده‌سازی لاگ خطا برای پشتیبانی از راه دور
• 74. ابزارهای خطایابی Core ML در Xcode
• 75. عیب‌یابی مدل‌های سفارشی نامناسب
• 76. بررسی خطاهای پیش‌پردازش و پس‌پردازش
• 77. رفع مشکلات مربوط به اندازه مدل
• 78. عیب‌یابی خطاهای memory pressure
• 79. مقایسه خروجی مدل با نسخه‌های قبلی
• 80. مستندسازی و بازتولید خطاهای Core ML