اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مینیاتوریزه کردن الگوریتم‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مینیاتوریزه کردن الگوریتم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: مهندسی سیستم‌های هوشمند و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: مینیاتوریزه کردن سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای دستگاه‌های تعبیه شده
• 2. مبانی مینیاتوری‌سازی الگوریتم‌ها
• 3. معرفی معماری‌های عصبی کم‌مصرف
• 4. روش‌های کاهش دقت محاسبات در شبکه‌های عصبی
• 5. تکنیک‌های کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 6. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون پس از آموزش
• 7. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش
• 8. مقدمه‌ای بر هرس کردن شبکه‌های عصبی
• 9. الگوریتم‌های هرس کردن مبتنی بر اهمیت وزن‌ها
• 10. هرس کردن ساختاری در شبکه‌های عصبی
• 11. تکنیک‌های تقطیر دانش
• 12. تقطیر دانش از مدل‌های بزرگ به مدل‌های کوچک
• 13. بهینه‌سازی معماری شبکه با جستجوی معماری عصبی
• 14. معماری‌های عصبی فشرده مبتنی بر کانولوشن‌های قابل تجزیه
• 15. استفاده از کانولوشن‌های گروهی برای کاهش محاسبات
• 16. تکنیک‌های فشرده‌سازی لایه‌های کاملاً متصل
• 17. بهینه‌سازی حافظه در شبکه‌های عصبی
• 18. روش‌های کاهش ردپای حافظه مدل‌ها
• 19. فشرده‌سازی با استفاده از ماتریس‌های پراکنده
• 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های فشرده‌سازی مبتنی بر هش
• 21. روش‌های رمزگذاری هافمن برای فشرده‌سازی مدل
• 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 23. تکنیک‌های زمان‌بندی وظایف برای کاهش مصرف انرژی
• 24. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی برای تسریع محاسبات
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های ARM
• 26. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای پردازنده‌های با توان محدود
• 27. استفاده از شتاب‌دهنده‌های عصبی
• 28. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های نرم‌افزاری برای مینیاتوری‌سازی مدل
• 29. TensorFlow Lite برای دستگاه‌های تعبیه شده
• 30. PyTorch Mobile برای استقرار مدل‌ها بر روی موبایل
• 31. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از TVM
• 32. استفاده از ONNX برای تبادل مدل بین چارچوب‌ها
• 33. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های مینیاتوریزه شده
• 34. معیارهای ارزیابی دقت و کارایی
• 35. تجزیه و تحلیل تأثیر فشرده‌سازی بر عملکرد مدل
• 36. بررسی ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 37. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای بینایی ماشین
• 38. مینیاتوری‌سازی مدل‌های تشخیص اشیا
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص چهره
• 40. فشرده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 41. استفاده از مدل‌های زبانی کوچک برای دستگاه‌های تعبیه شده
• 42. بهینه‌سازی مدل‌های ترجمه ماشینی
• 43. مینیاتوری‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای صوتی
• 44. تشخیص گفتار با مدل‌های کم‌مصرف
• 45. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص صدا