کتاب پیاده‌سازی هوش مصنوعی در دستگاه‌های اینترنت اشیا: از صفر تا استقرار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 در دستگاه‌های اینترنت اشیا: از صفر تا استقرار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

موضوع میانی: توسعه‌دهندگان و متخصصان هوش مصنوعی و IoT

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا و هوش مصنوعی
  • 2. مروری بر معماری‌های رایج IoT
  • 3. معرفی پلتفرم‌های اصلی IoT (AWS IoT, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT)
  • 4. مبانی یادگیری ماشین برای IoT
  • 5. یادگیری نظارت شده در IoT: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 6. یادگیری بدون نظارت در IoT: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 7. یادگیری تقویتی در IoT
  • 8. پیش‌پردازش داده‌های حسگرها
  • 9. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های IoT
  • 10. مهندسی ویژگی برای داده‌های حسگرها
  • 11. انتخاب مدل یادگیری ماشین مناسب برای IoT
  • 12. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های IoT
  • 13. استفاده از TensorFlow Lite برای IoT
  • 14. استفاده از Edge Impulse برای توسعه مدل‌های IoT
  • 15. استفاده از TinyML برای دستگاه‌های کم‌مصرف
  • 16. ارتباط دستگاه‌های IoT با سرویس‌های ابری
  • 17. امنیت داده‌ها در دستگاه‌های IoT و انتقال آن‌ها
  • 18. رمزنگاری داده‌ها در لایه دستگاه
  • 19. احراز هویت و مجوز در سیستم‌های IoT
  • 20. مدیریت کلیدها و گواهی‌نامه‌ها در IoT
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در IoT
  • 22. مانیتورینگ و ثبت وقایع در سیستم‌های IoT
  • 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های IoT با استفاده از هوش مصنوعی
  • 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌های IoT با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 25. پیش‌بینی خرابی تجهیزات با استفاده از داده‌های IoT و یادگیری ماشین
  • 26. تحلیل سری‌های زمانی داده‌های حسگرها
  • 27. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های IoT
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های تصویری IoT
  • 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی IoT
  • 30. ساخت چت‌بات‌های هوشمند برای کنترل دستگاه‌های IoT
  • 31. اتوماسیون خانگی با استفاده از هوش مصنوعی و IoT
  • 32. مدیریت هوشمند انرژی با استفاده از IoT و یادگیری ماشین
  • 33. کشاورزی هوشمند با استفاده از IoT و هوش مصنوعی
  • 34. مانیتورینگ سلامت با استفاده از دستگاه‌های پوشیدنی IoT و هوش مصنوعی
  • 35. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند با استفاده از IoT و هوش مصنوعی
  • 36. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود امنیت در سیستم‌های IoT
  • 37. به‌روزرسانی بی‌درنگ (OTA) مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های IoT
  • 38. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ در IoT
  • 39. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار برنامه‌های IoT
  • 40. تست و دیباگینگ برنامه‌های IoT
  • 41. مستندسازی پروژه‌های IoT
  • 42. بهترین روش‌ها برای توسعه برنامه‌های IoT
  • 43. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند نظارت بر محیط با استفاده از IoT و هوش مصنوعی
  • 44. مطالعه موردی: توسعه یک سیستم پیش‌بینی نگهداری پیشگیرانه برای ماشین‌آلات صنعتی با استفاده از IoT و هوش مصنوعی
  • 45. چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در IoT
  • 46. آینده هوش مصنوعی و اینترنت اشیا
تگ‌ها: Artificial Intelligence Cloud Computing Data Analytics Deep Learning Edge Computing Embedded Systems IoT IoT Platforms IoT Security Machine Learning Predictive Maintenance Smart Devices Smart Home TensorFlow Lite TinyML

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.