دوره بارگذاری و اجرای مدل‌های TensorFlow Lite در iOS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بارگذاری و اجرای مدل‌های TensorFlow Lite در iOS

موضوع کلی: برنامه نویسی iOS

موضوع میانی: Loading and Running ML Models

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی TensorFlow Lite و کاربردهای آن در iOS
• 2. پیش‌نیازهای توسعه TensorFlow Lite در iOS: Xcode و Swift
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه Xcode برای TensorFlow Lite
• 4. دانلود و نصب Core ML Tools برای تبدیل مدل‌ها
• 5. تبدیل مدل‌های TensorFlow به TensorFlow Lite
• 6. تبدیل مدل‌های TensorFlow Lite به Core ML (اختیاری)
• 7. معماری TensorFlow Lite و اجزای اصلی آن
• 8. آشنایی با Operatorها در TensorFlow Lite
• 9. بارگذاری مدل TensorFlow Lite در iOS: روش‌های مختلف
• 10. استفاده از Core ML برای اجرای مدل‌های TensorFlow Lite تبدیل‌شده
• 11. تنظیمات Interpreter و پیکربندی ورودی/خروجی مدل
• 12. مدیریت حافظه در TensorFlow Lite iOS
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های TensorFlow Lite در iOS
• 14. نرمال‌سازی داده‌ها و تغییر سایز تصاویر
• 15. پس‌پردازش خروجی مدل و تفسیر نتایج
• 16. پیاده‌سازی یک نمونه ساده: طبقه‌بندی تصویر با TensorFlow Lite
• 17. استفاده از دوربین iOS برای گرفتن تصویر و پردازش آن با مدل
• 18. نمایش نتایج طبقه‌بندی تصویر در رابط کاربری iOS
• 19. بهینه‌سازی عملکرد مدل TensorFlow Lite در iOS
• 20. کاهش حجم مدل با استفاده از Quantization
• 21. استفاده از GPU Delegate برای تسریع پردازش
• 22. استفاده از Neural Engine Delegate برای بهبود عملکرد (دستگاه‌های Apple Silicon)
• 23. مدیریت خطاها و دیباگینگ در TensorFlow Lite iOS
• 24. رفع مشکلات رایج در هنگام بارگذاری و اجرای مدل
• 25. استفاده از Metal Delegate برای شتاب‌دهی محاسبات
• 26. استفاده از مدل‌های Segmentation با TensorFlow Lite
• 27. پیاده‌سازی تشخیص اشیا با TensorFlow Lite
• 28. آشنایی با تکنیک‌های Transfer Learning در TensorFlow Lite
• 29. آموزش مدل‌های TensorFlow Lite سفارشی برای iOS
• 30. استفاده از Create ML برای آموزش مدل و تبدیل آن به TensorFlow Lite
• 31. ادغام TensorFlow Lite با SwiftUI
• 32. استفاده از Combine framework برای مدیریت asynchronous operations
• 33. ذخیره و بازیابی مدل‌های TensorFlow Lite
• 34. به‌روزرسانی مدل‌های TensorFlow Lite به صورت پویا
• 35. انتقال مدل‌های TensorFlow Lite بین پلتفرم‌ها
• 36. بهینه‌سازی مصرف باتری در استفاده از TensorFlow Lite
• 37. امنیت مدل‌های TensorFlow Lite در iOS
• 38. استفاده از مدل‌های TensorFlow Lite در برنامه‌های Real-time
• 39. آشنایی با ابزارهای Profiling برای TensorFlow Lite
• 40. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی مدل برای iOS