دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند کم‌مصرف (TinyML) برای حل چالش‌های بومی و صنعتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند کم‌مصرف (TinyML) برای حل چالش‌های بومی و صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در لبه (TinyML) و کاربردهای آن در توسعه پایدار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی در لبه
• 2. آشنایی با معماری سخت‌افزارهای کم‌مصرف و میکروکنترلرها
• 3. مروری بر چرخه‌ی حیات TinyML از جمع‌آوری داده تا استقرار
• 4. بررسی محدودیت‌های منابع در سیستم‌های نهفته و راهکارهای مدیریت حافظه
• 5. معرفی پلتفرم‌های سخت‌افزاری استاندارد برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای توسعه TinyML
• 7. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 8. پیش‌پردازش داده‌های حسگرها در محیط‌های عملیاتی
• 9. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های بومی برای آموزش مدل
• 10. استراتژی‌های جمع‌آوری داده با حداقل مصرف انرژی
• 11. آموزش مدل‌های ساده و سبک با استفاده از TensorFlow Lite for Microcontrollers
• 12. تکنیک‌های کاهش حجم مدل شامل کوانتایزاسیون (Quantization)
• 13. روش‌های هرس کردن (Pruning) برای بهینه‌سازی مدل‌های عصبی
• 14. تبدیل و بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی پردازنده‌های کم‌مصرف
• 15. بررسی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در سیستم‌های نهفته
• 16. کاربرد یادگیری بدون نظارت برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های سنسوری
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص الگو روی میکروکنترلرهای مبتنی بر ARM
• 18. مدیریت توان و بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های هوشمند
• 19. طراحی سیستم‌های پایش هوشمند برای مدیریت منابع آب و کشاورزی دقیق
• 20. نقش TinyML در پایش سلامت زیرساخت‌ها و تجهیزات صنعتی
• 21. استفاده از سیستم‌های هوشمند برای کاهش ضایعات در زنجیره تأمین
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های شناسایی وضعیت محیطی مبتنی بر صدا و لرزش
• 23. اصول طراحی رابط‌های کاربری و ارتباطی در سیستم‌های هوشمند محلی
• 24. بررسی چالش‌های امنیتی در تجهیزات هوشمند و راهکارهای حفاظت داده
• 25. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوشمند در شرایط محیطی سخت
• 26. روش‌های عیب‌یابی و رفع اشکال در مدل‌های مستقر شده در لبه
• 27. یکپارچه‌سازی حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) با مدل‌های TinyML
• 28. توسعه سیستم‌های هشدار سریع برای پیشگیری از حوادث صنعتی
• 29. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های هوشمند
• 30. مطالعه موردی کاربرد TinyML در حل چالش‌های زیست‌محیطی بومی
• 31. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در سیستم‌های محلی
• 32. ارائه گزارش‌های فنی و مستندسازی پروژه‌های TinyML
• 33. آشنایی با استانداردهای ملی و بین‌المللی در حوزه تجهیزات هوشمند
• 34. آینده فناوری‌های لبه و نقش آن در تحول دیجیتال صنایع کشور
• 35. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند کاربردی بومی