دوره جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی کم‌مصرف بر روی سخت‌افزارهای کوچک (TinyML) و تحلیل داده‌های بلادرنگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی کم‌مصرف بر روی سخت‌افزارهای کوچک (TinyML) و تحلیل داده‌های بلادرنگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: یادگیری ماشین در لبه شبکه و اینترنت اشیاء (Edge AI & IoT)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در لبه شبکه
• 2. معماری سیستم‌های اینترنت اشیاء و جایگاه یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با سخت‌افزارهای کم‌مصرف و میکروکنترلرها
• 4. محدودیت‌های حافظه و پردازش در سیستم‌های تعبیه شده
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای TinyML
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی هوش مصنوعی برای میکروکنترلرها
• 7. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های حسگرها
• 8. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های سری زمانی
• 9. اصول طراحی شبکه عصبی برای سخت‌افزارهای محدود
• 10. تکنیک‌های کاهش حجم مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. آشنایی با کوانتایزیشن و نقش آن در بهینه‌سازی مدل
• 12. هرس کردن شبکه‌های عصبی برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی آردوینو
• 14. کار با بردهای توسعه پیشرفته در لبه شبکه
• 15. تحلیل داده‌های صوتی در سیستم‌های تعبیه شده
• 16. تشخیص الگوهای حرکتی با استفاده از شتاب‌سنج
• 17. پیاده‌سازی بینایی ماشین سبک بر روی میکروکنترلرها
• 18. آموزش مدل‌های یادگیری نظارت شده برای حسگرها
• 19. استفاده از یادگیری ماشین خودکار در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 20. مدیریت مصرف انرژی در پردازش‌های هوشمند
• 21. تکنیک‌های انتقال مدل از ابر به لبه شبکه
• 22. بررسی پروتکل‌های ارتباطی در اینترنت اشیاء هوشمند
• 23. امنیت در تبادل داده‌های حسگرها و مدل‌های هوشمند
• 24. روش‌های دیباگ و تست مدل در سخت‌افزارهای کوچک
• 25. استقرار مدل‌های آموزش دیده بر روی میکروکنترلرها
• 26. مانیتورینگ و تحلیل بلادرنگ داده‌ها در لبه شبکه
• 27. بهینه‌سازی نرخ فریم در پردازش‌های تصویری لبه
• 28. مدیریت حافظه در اجرای مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیرنده خودکار در لبه شبکه
• 30. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط نویز و خطای حسگر
• 31. استفاده از یادگیری تقویتی سبک در سیستم‌های کنترلی
• 32. به‌روزرسانی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی لایه‌های شبکه عصبی
• 34. کاربرد TinyML در کشاورزی هوشمند و پایش محیطی
• 35. نقش یادگیری ماشین در مدیریت هوشمند انرژی ساختمان
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار سریع در لبه شبکه
• 37. یکپارچه‌سازی حسگرهای متنوع برای تحلیل هوشمند
• 38. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پردازش‌های بلادرنگ
• 39. استانداردهای صنعتی در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 40. مستندسازی و ارائه پروژه‌های هوش مصنوعی تعبیه شده