کتاب پیاده‌سازی و اجرای هوش مصنوعی در تجهیزات اینترنت اشیاء با استفاده از استاندارد ONNX با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و اجرای هوش مصنوعی در تجهیزات اینترنت اشیاء با استفاده از استاندارد ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT)

موضوع میانی: پردازش لبه (Edge Computing) و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی اینترنت اشیاء و نقش هوش مصنوعی در لبه شبکه
• 2. مفاهیم پایه و معماری پردازش لبه در سیستم‌های هوشمند
• 3. معرفی استاندارد ONNX و نقش آن در یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مقایسه راهکارهای پردازش ابری و پردازش لبه در تجهیزات IoT
• 5. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در دستگاه‌های لبه
• 6. آماده‌سازی محیط توسعه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. آشنایی با فرمت ONNX و ساختار گراف محاسباتی آن
• 8. تبدیل مدل‌های یادگیری عمیق از فریم‌ورک‌های مختلف به استاندارد ONNX
• 9. بهینه‌سازی مدل‌های عصبی با استفاده از تکنیک Quantization
• 10. کاهش حجم مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا در میکروکنترلرها
• 11. تکنیک‌های فشرده‌سازی و هرس کردن مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. آشنایی با کتابخانه ONNX Runtime و قابلیت‌های آن
• 13. پیاده‌سازی موتور استنتاج ONNX بر روی بردهای توسعه ARM
• 14. مدیریت حافظه و منابع در زمان اجرای استنتاج در تجهیزات لبه
• 15. بررسی توابع فعال‌ساز و لایه‌های شبکه عصبی در استاندارد ONNX
• 16. خطایابی و عیب‌یابی مدل‌های تبدیل شده در محیط‌های عملیاتی
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در دستگاه‌های لبه با استاندارد ONNX
• 18. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش لبه
• 19. طراحی پایپ‌لاین داده برای سنسورهای اینترنت اشیاء
• 20. تجزیه و تحلیل تأخیر در سیستم‌های هوشمند مبتنی بر لبه
• 21. امنیت در تبادل داده و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در تجهیزات لبه
• 22. بررسی پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های هوشمند اینترنت اشیاء
• 23. یکپارچه‌سازی مدل‌های ONNX با نرم‌افزارهای مدیریت IoT
• 24. نظارت بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی
• 25. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در تجهیزات لبه
• 26. مطالعه موردی پیاده‌سازی سیستم تشخیص ناهنجاری در تجهیزات صنعتی
• 27. بهینه‌سازی مصرف انرژی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در شبکه‌های هوشمند لبه
• 29. آینده‌نگری در توسعه الگوریتم‌های سبک برای اینترنت اشیاء
• 30. ارائه پروژه نهایی و مستندسازی سیستم‌های هوشمند لبه‌محور