دوره پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی فوق‌سریع با استفاده از WebAssembly و مدیریت کانتینرها در لبه شبکه (Edge Computing) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی فوق‌سریع با استفاده از WebAssembly و مدیریت کانتینرها در لبه شبکه (Edge Computing)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: رایانش ابری و هوش مصنوعی در لبه شبکه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش لبه و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با مفاهیم و ضرورت‌های هوش مصنوعی در لبه شبکه
• 3. مروری بر چالش‌های تأخیر و پهنای باند در سرویس‌های ابری متمرکز
• 4. معرفی پشته فناوری WebAssembly در محیط‌های توزیع‌شده
• 5. بررسی قابلیت‌های امنیتی و ایزوله‌سازی در WebAssembly
• 6. نصب و راه‌اندازی ابزارهای توسعه WebAssembly و زنجیره ابزار Wasm
• 7. ساختار و چرخه حیات ماژول‌های WebAssembly
• 8. مقایسه عملکرد WebAssembly با کانتینرهای سنتی در لبه شبکه
• 9. مبانی مدل‌های هوش مصنوعی سبک و بهینه‌سازی برای محیط‌های محدود
• 10. روش‌های تبدیل مدل‌های هوش مصنوعی به فرمت‌های قابل اجرا در Wasm
• 11. مدیریت حافظه در ماژول‌های هوش مصنوعی مبتنی بر WebAssembly
• 12. پیاده‌سازی رابط‌های کاربری و ارتباط با محیط میزبان در Wasm
• 13. آشنایی با پروتکل‌های ارتباطی در لبه شبکه برای تبادل داده‌های هوش مصنوعی
• 14. معرفی معماری Kubernetes برای مدیریت کانتینرها در محیط‌های توزیع‌شده
• 15. پیکربندی کلاستر کوبرنتیز برای مدیریت گره‌های لبه شبکه
• 16. استقرار ماژول‌های WebAssembly در بستر کوبرنتیز
• 17. مدیریت منابع و زمان‌بندی هوشمند پردازش‌ها در لبه شبکه
• 18. تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج هوش مصنوعی با استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع بار در معماری‌های لبه شبکه
• 20. مدیریت چرخه حیات سرویس‌های مبتنی بر مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. امنیت در تبادل داده و حریم خصوصی در لبه شبکه
• 22. بررسی استانداردهای جدید در Wasm برای دسترسی به منابع سخت‌افزاری
• 23. پیاده‌سازی قابلیت‌های Auto-scaling در محیط‌های لبه
• 24. نظارت و مانیتورینگ عملکرد سرویس‌های هوش مصنوعی در لبه
• 25. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سیستم‌های توزیع‌شده لبه
• 26. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های موقت در گره‌های لبه
• 27. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی لبه با سرویس‌های ابری مرکزی
• 28. طراحی الگوی معماری میکروسرویس برای هوش مصنوعی در لبه
• 29. پیاده‌سازی یک پروژه عملی: تشخیص تصویر در لبه شبکه با Wasm
• 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی در گره‌های لبه شبکه
• 31. بررسی آینده رایانش لبه و نقش WebAssembly در تحول فناوری اطلاعات کشور