کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های Edge AI برای شخصی‌سازی تجربه کاربر و حفظ حریم خصوصی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی الگوریتم‌های Edge AI برای شخصی‌سازی تجربه کاربر و حفظ حریم خصوصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش داده در لبه و سیستم‌های توصیه گر خصوصی‌سازی‌شده (Edge AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادی Edge AI و مقایسه پردازش لبه با پردازش ابری
• 2. نقش Edge AI در کاهش تاخیر و بهبود تجربه کاربری در زمان واقعی
• 3. حفظ حریم خصوصی کاربر با پردازش محلی داده‌ها بدون انتقال به سرور
• 4. اصول شخصی‌سازی تجربه کاربری (Personalized UX) مبتنی بر رفتار در لحظه
• 5. آشنایی با سخت‌افزارهای پردازش لبه شامل NPU، GPU و شتاب‌دهنده‌های همراه
• 6. معماری مدل‌های یادگیری ماشین سبک‌وزن برای اجرا روی تجهیزات همراه
• 7. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. روش‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها جهت اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 9. تکنیک تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای انتقال دانش به مدل‌های لبه
• 10. آموزش همگام یا یادگیری فدرالی (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
• 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش محلی داده‌های حسگرها و تعاملات کاربر
• 12. مدل‌سازی پروفایل کاربر در سیستم‌های لبه بدون به خطرانداختن حریم خصوصی
• 13. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر محلی و درون‌دستگاهی (On-Device Recommendation)
• 14. پردازش تصویر و بینایی ماشین در لبه برای شخصی‌سازی بصری برنامه‌ها
• 15. پردازش زبان طبیعی محلی (On-Device NLP) برای تحلیل متن و دستورات صوتی کاربر
• 16. پردازش متنی و درک بافتار (Context-Aware Computing) در Edge AI
• 17. مکانیسم‌های ذخیره‌سازی و مدیریت حافظه cache داده‌های رفتار کاربر در دستگاه
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی رفتار بعدی کاربر با تاخیر نزدیک به صفر
• 19. مدیریت مصرف انرژی و بهینه‌سازی باتری هنگام اجرای مدل‌های AI در لبه
• 20. بک‌ارگیری TensorFlow Lite برای پیاده‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی در موبایل
• 21. پیاده‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی با ONNX Runtime در تجهیزات Edge
• 22. استفاده از فریم‌ورک PyTorch Mobile برای توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند
• 23. طراحی سیستم‌های ترکیبی Cloud-Edge برای شخصی‌سازی متوازن
• 24. ارزیابی دقت مدل‌های شخصی‌سازی لبه در مقایسه با مدل‌های متمرکز ابری
• 25. مدیریت انحراف داده (Data Drift) و به‌روزرسانی محلی مدل‌ها در دستگاه
• 26. پیاده‌سازی امنیت داده‌ها با استفاده از حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy)
• 27. استراتژی‌های تست و ارزیابی UX در اپلیکیشن‌های مجهز به Edge AI
• 28. طراحی رابط‌های کاربری تطبیق‌پذیر (Adaptive UI) بر اساس پیش‌بینی‌های Edge AI
• 29. بهینه‌سازی شبکه و کاهش پهنای باند با پردازش محلی الگوریتم‌ها
• 30. مطالعه موردی پیاده‌سازی شخصی‌سازی در اپلیکیشن‌های رسانه‌ای و فروشگاهی