کتاب راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی با استفاده از WebAssembly و محاسبات لبه‌ای (Edge Computing) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی با استفاده از WebAssembly و محاسبات لبه‌ای (Edge Computing)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: محاسبات لبه‌ای و فناوری‌های نوین پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی محاسبات لبه‌ای و ضرورت‌های پردازش توزیع‌شده
• 2. معماری سیستم‌های هوشمند در لبه شبکه
• 3. آشنایی با فناوری WebAssembly و نقش آن در اجرای کدهای پرسرعت
• 4. مزایای استفاده از Wasm در محیط‌های محدود منابع
• 5. مقایسه کانتینرها و ماژول‌های Wasm در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای WebAssembly
• 7. زبان‌های برنامه‌نویسی سازگار با Wasm برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. کار با WebAssembly System Interface برای دسترسی به منابع سیستم
• 9. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار در لبه
• 10. فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل‌های هوش مصنوعی جهت اجرا در Wasm
• 11. استفاده از WASI-NN برای اجرای استنتاج هوش مصنوعی
• 12. مدیریت حافظه و کارایی در ماژول‌های Wasm
• 13. بررسی تأخیر در پردازش‌های لبه‌ای و راهکارهای کاهش آن
• 14. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در سرورهای لبه با استفاده از Wasm
• 15. معماری میکروسرویس‌های توزیع‌شده مبتنی بر Wasm
• 16. امنیت در اجرای کدهای لبه‌ای و ایزولاسیون ماژول‌ها
• 17. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
• 18. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی بلادرنگ با WebAssembly
• 19. ارتباط بین لبه شبکه و رایانش ابری در پردازش‌های سنگین
• 20. مقیاس‌پذیری افقی سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط Edge
• 21. استفاده از پروتکل‌های شبکه در معماری‌های توزیع‌شده
• 22. مانیتورینگ و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی مستقر در لبه
• 23. تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها در محیط‌های لبه‌ای
• 24. به‌کارگیری WebAssembly در اینترنت اشیاء صنعتی
• 25. مدیریت منابع در پردازش‌های توزیع‌شده هوشمند
• 26. تکنیک‌های کشینگ و ذخیره‌سازی داده در لبه شبکه
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق سبک با Wasm
• 28. یکپارچه‌سازی Wasm با پلتفرم‌های ابری داخلی
• 29. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های لبه‌ای
• 30. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در لبه
• 31. بررسی موردی: پیاده‌سازی بینایی ماشین در لبه با Wasm
• 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی در گره‌های محاسباتی لبه‌ای
• 33. آینده محاسبات لبه‌ای و نقش WebAssembly در تحول دیجیتال