دوره شتاب‌دهی به هوش مصنوعی در موبایل: راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان بر پایه معماری Arm همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به هوش مصنوعی در موبایل: راهنمای کاربردی توسعه‌دهندگان بر پایه معماری Arm

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند بر بستر سخت‌افزارهای پردازشی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های Arm و نقش آن در هوش مصنوعی موبایل
• 2. آشنایی با ساختار پردازنده مرکزی CPU و پردازنده گرافیکی GPU در موبایل
• 3. نقش پردازشگر عصبی NPU در شتاب‌دهی به الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه در مدل‌های یادگیری ماشین برای دستگاه‌های همراه
• 5. بررسی چرخه حیات توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند بر بستر Arm
• 6. آشنایی با کیت توسعه نرم‌افزاری Arm NN برای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 7. معرفی کتابخانه Compute Library و قابلیت‌های پردازش موازی
• 8. اصول کمی‌سازی مدل‌های عصبی برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• 9. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی جهت اجرا در لبه
• 10. بررسی فرمت‌های استاندارد مدل‌های هوش مصنوعی مانند TFLite و ONNX
• 11. مدیریت حافظه و منابع سخت‌افزاری در اپلیکیشن‌های هوشمند
• 12. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر بر روی معماری Arm
• 14. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای اجرا در موبایل
• 15. کاربرد کوانتایزیشن در کاهش مصرف انرژی و افزایش طول عمر باتری
• 16. توسعه اپلیکیشن‌های واقعیت افزوده با استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 17. بررسی معماری پردازنده‌های Cortex-A و Cortex-M در کاربردهای هوش مصنوعی
• 18. مبانی برنامه‌نویسی موازی با استفاده از OpenCL در محیط موبایل
• 19. تکنیک‌های کاهش تاخیر در استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از بنچمارک‌های استاندارد Arm
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در اپلیکیشن‌های اندرویدی
• 22. امنیت در پردازش‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های همراه
• 23. راهکارهای کاهش مصرف توان در محاسبات سنگین هوش مصنوعی
• 24. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی برای افزایش سرعت استنتاج
• 25. آشنایی با معماری‌های نوین پردازش عصبی Ethos در تراشه‌های موبایل
• 26. تکنیک‌های انتقال مدل‌های آموزش‌دیده از سرور به موبایل
• 27. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و راهکارهای نرم‌افزاری برای رفع آن‌ها
• 28. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای پردازش ویدئو در لحظه
• 29. توسعه رابط کاربری هوشمند با بهره‌گیری از پردازش محلی
• 30. مستندسازی و تست عملکرد اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار برای اجرا در محیط‌های آفلاین
• 32. مدیریت نسخه‌های مدل و به‌روزرسانی هوشمند در اپلیکیشن
• 33. اصول طراحی نرم‌افزار با رویکرد اولویت‌بندی پردازش در لبه
• 34. بررسی آینده سخت‌افزارهای موبایل و تأثیر آن بر توسعه هوش مصنوعی
• 35. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک اپلیکیشن پردازش تصویر بهینه شده