اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین در لبه و ابر برای IoT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در لبه و ابر برای IoT

موضوع کلی: رباتیک و اینترنت اشیا

موضوع میانی: محاسبات ابری (Cloud Computing) برای IoT

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین
• 2. معرفی اینترنت اشیا و کاربردها
• 3. معماری سیستم‌های IoT
• 4. پردازش داده‌های حسگرها
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها در IoT
• 6. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های IoT
• 7. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری در یادگیری ماشین
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مقدمه‌ای
• 11. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردها
• 12. یادگیری نظارت شده در IoT
• 13. یادگیری بدون نظارت در IoT
• 14. یادگیری تقویتی در IoT
• 15. متریک‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 17. تنظیم پارامترهای مدل
• 18. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 19. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. مفاهیم محاسبات لبه (Edge Computing)
• 22. مزایای محاسبات لبه در IoT
• 23. معماری‌های محاسبات لبه
• 24. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در لبه
• 25. چالش‌های محاسبات لبه: محدودیت منابع
• 26. محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 27. پلتفرم‌های ابری برای IoT
• 28. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 29. مقایسه محاسبات لبه و ابری
• 30. انتخاب معماری مناسب: لبه یا ابر
• 31. امنیت داده‌ها در IoT
• 32. حریم خصوصی داده‌ها در IoT
• 33. رمزنگاری داده‌ها در IoT
• 34. احراز هویت و مجوز در IoT
• 35. تشخیص نفوذ در سیستم‌های IoT
• 36. مدیریت دستگاه‌های IoT
• 37. به‌روزرسانی نرم‌افزار از راه دور (OTA)
• 38. مانیتورینگ و مدیریت سیستم IoT
• 39. تجسم داده‌های IoT
• 40. پیش‌بینی خرابی تجهیزات با یادگیری ماشین
• 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی در IoT
• 42. تشخیص ناهنجاری در داده‌های IoT
• 43. مدل‌سازی سری‌های زمانی در IoT
• 44. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی IoT
• 45. بینایی ماشین (Computer Vision) برای تصاویر IoT