اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقاوم‌سازی الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری در برابر نویز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقاوم‌سازی الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری در برابر نویز

موضوع کلی: برنامه‌نویسی سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems)

موضوع میانی: Anomaly detection algorithms

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نویز در سیستم‌های تعبیه‌شده
• 2. انواع نویز: حرارتی، کوانتومی، مغناطیسی و محیطی
• 3. مدل‌سازی نویز در سیگنال‌های سنسور
• 4. اساس‌های آماری نویز: توزیع‌ها و لحظات
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش سیگنال برای کاهش نویز
• 6. فیلترهای خطی: میانگین متحرک، کالمن، و ویگنر
• 7. فیلترهای غیرخطی: مدیانی، وینر، و بيلاترال
• 8. استفاده از تبدیل فوریه و ویکلت برای جدا کردن نویز
• 9. مبانی آمار مقاوم (Robust Statistics) در تشخیص ناهنجاری
• 10. مقایسه روش‌های پارامتریک و غیرپارامتریک در حضور نویز
• 11. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر آستانه (Threshold-based)
• 12. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی (Clustering) در محیط نویزی
• 13. تشخیص ناهنجاری با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) مقاوم
• 14. شبکه‌های عصبی مقاوم در برابر نویز: آموزش با регуلاریزاسیون
• 15. استفاده از ауتو‌انکدرها برای بازسازی سیگنال و شناسایی ناهنجاری
• 16. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای مدل‌های مقاوم در سیستم‌های لبه
• 17. تقویت داده (Data Augmentation) با شبیه‌سازی نویز واقعی
• 18. ارزیابی مقاومت مدل‌ها: معیارهای ROC، AUC، و F1 در شرایط نویزی
• 19. تحلیل حساسیت مدل‌ها به تغییرات توزیع نویز
• 20. استفاده از روش‌های بایزی برای برآورد عدم قطعیت نویز
• 21. فیلتر بایزی و فیلتر بایزی rozszerzony در تشخیص ناهنجاری
• 22. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر رگرسیون مقاوم (Robust Regression)
• 23. RANSAC و متدهای مبتنی بر نمونه‌گیری تصادفی برای حذف نویز
• 24. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی با مدل‌های ARIMA مقاوم
• 25. استفاده از مدل‌های مخفی مارکف (HMM) در حضور نویز
• 26. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای فیلتر در زمان واقعی
• 27. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مقاوم روی میکروکنترلرهای محدود حافظه
• 28. بهینه‌سازی محاسباتی: کم‌سازی (Quantization) و پرونینگ (Pruning) مدل‌ها
• 29. مدیریت حافظه و باند در پردازش سیگنال نویزی
• 30. استفاده از واحدهای DSP و FPGA برای فیلترهای سریع
• 31. طراحی سخت‌افزاری مقاوم در برابر نویز: shielding، grounding، و layout
• 32. انتخاب سنسورها با SNR بالا برای کاهش نویز ورودی
• 33. فوجی‌سازی سنسور (Sensor Fusion) برای افزایش مقاومت در برابر نویز
• 34. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری توزیع‌شده در شبکه‌های سنسوری
• 35. امنیت در برابر حملات نویز مصنوعی (Adversarial Noise)
• 36. تکنیک‌های دفاعی: Adversarial Training و Input Sanitization
• 37. ارزیابی پایداری مدل در برابر حملات نویز هدفمند
• 38. معماری Edge‑Cloud برای آموزش و استنتاج مقاوم
• 39. استفاده از کانتینرها و میکروسرویس‌ها برای به‌روزرسانی مدل‌های مقاوم
• 40. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps) در سیستم‌های تعبیه‌شده
• 41. تست واحد (Unit Test) و تست یکپارچگی برای الگوریتم‌های مقاوم
• 42. شبیه‌سازی محیط‌های نویزی با استفاده از Hardware‑in‑the‑Loop (HIL)
• 43. معیارهای عملکرد در زمان واقعی: Latency، Throughput، Determinism
• 44. پروفایلینگ و بهینه‌سازی کد برای محدودیت‌های انرژی
• 45. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده: CMSIS‑DSP، TensorFlow Lite Micro
• 46. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در موتورهای برقی با نویز ارتعاشی
• 47. مطالعه موردی: نظارت بر سلامت باتری در خودروهای برقی
• 48. مطالعه موردی: تشخیص نشت در خطوط لوله با سنسورهای فشرده نویزی
• 49. مطالعه موردی: سیستم‌های پزشکی قابل پوشیدن در حضور نویز حرارتی
• 50. استراتژی‌های عیب‌یابی و لاگ‌گیری برای رویدادهای ناهنجاری
• 51. مستندسازی و استانداردسازی کد برای تیم‌های توسعه Embedded
• 52. روندهای آینده: یادگیری فدرال (Federated Learning) برای مقاوم‌سازی نویز
• 53. استفاده از محاسبه کوانتومی برای بهینه‌سازی فیلترهای مقاوم
• 54. اخلاقیات و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های نویزی
• 55. آماده‌سازی برای گواهی‌نامه‌های صنعتی (ISO 26262، IEC 61508) در الگوریتم‌های مقاوم