کتاب پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در لبه شبکه: راهکارهای عملیاتی و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در لبه شبکه: راهکارهای عملیاتی و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات و رایانش ابری

موضوع میانی: معماری‌های نوین رایانش لبه‌ای (Edge Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین رایانش لبه‌ای در عصر هوش مصنوعی
  • 2. تفاوت‌های معماری رایانش ابری و رایانش لبه‌ای
  • 3. نقش پردازش لبه در کاهش تأخیر و افزایش بهره‌وری شبکه
  • 4. بررسی زیرساخت‌های سخت‌افزاری مناسب برای اجرای هوش مصنوعی در لبه
  • 5. معرفی مدل‌های توزیع‌شده در معماری‌های لبه
  • 6. استانداردها و پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های لبه
  • 7. چالش‌های پهنای باند و بهینه‌سازی انتقال داده در محیط‌های لبه
  • 8. مبانی یادگیری ماشین و ضرورت انتقال آن به لبه شبکه
  • 9. معماری‌های مبتنی بر ریزسرویس‌ها برای کاربردهای لبه
  • 10. مدیریت منابع محاسباتی در گره‌های لبه شبکه
  • 11. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق بر روی دستگاه‌های لبه
  • 12. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا در لبه
  • 13. کوانتیزاسیون و هرس کردن شبکه‌های عصبی جهت افزایش کارایی
  • 14. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در گره‌های لبه
  • 15. پیاده‌سازی استنتاج هوشمند در زمان واقعی
  • 16. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در معماری‌های لبه شبکه
  • 17. روش‌های رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها در لبه شبکه
  • 18. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 19. پایش و نظارت بر عملکرد گره‌های لبه در مقیاس بزرگ
  • 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های لبه
  • 21. تکنیک‌های ارکستراسیون در لبه شبکه با استفاده از کانتینرها
  • 22. نقش رایانش لبه در هوشمندسازی اینترنت اشیاء صنعتی
  • 23. تحلیل داده‌های حسگرها در لبه شبکه برای پیش‌بینی خرابی
  • 24. معماری‌های ترکیبی لبه-ابر برای پردازش‌های سنگین
  • 25. مقیاس‌پذیری در شبکه‌های لبه با استفاده از فناوری‌های نوین
  • 26. راهکارهای کاهش خطا در سیستم‌های هوش مصنوعی لبه
  • 27. مدیریت حافظه و ذخیره‌سازی محلی در گره‌های لبه
  • 28. بررسی موردی سیستم‌های بینایی ماشین در لبه شبکه
  • 29. پیاده‌سازی یادگیری فدرال در محیط‌های لبه
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در شرایط اتصال ناپایدار شبکه
  • 31. بهینه‌سازی تأخیر در پردازش‌های چندرسانه‌ای در لبه
  • 32. استفاده از رایانش لبه در مدیریت هوشمند ترافیک شهری
  • 33. پیاده‌سازی پلتفرم‌های مدیریت لبه با رویکرد بومی‌سازی
  • 34. چالش‌های مقیاس‌پذیری و استقرار در محیط‌های عملیاتی
  • 35. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده لبه
تگ‌ها: AIoT Edge AI Edge Computing اینترنت اشیاء پردازش ابری رایانش لبه زیرساخت فناوری اطلاعات معماری شبکه هوش مصنوعی در لبه یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.