فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای توسعه و بهینه‌سازی سامانه‌های هوشمند بر بستر پردازنده‌های ARM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای توسعه و بهینه‌سازی سامانه‌های هوشمند بر بستر پردازنده‌های ARM

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر روی معماری‌های پردازشی نوین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های مبتنی بر معماری ARM و نقش آن در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با اکوسیستم سخت‌افزاری و نرم‌افزاری پردازنده‌های ARM برای توسعه‌دهندگان
• 3. بررسی تفاوت‌های معماری x86 و ARM در اجرای مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی در سیستم‌عامل‌های سازگار با ARM
• 5. معرفی مجموعه دستورالعمل‌های NEON و بهینه‌سازی محاسبات ریاضی
• 6. آشنایی با کتابخانه Compute Library برای شتاب‌دهی به پردازش‌های هوش مصنوعی
• 7. کار با فریم‌ورک TensorFlow Lite برای اجرای مدل‌ها روی پردازنده‌های کم‌مصرف
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از ONNX Runtime در معماری ARM
• 9. بهینه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی با استفاده از تکنیک کوانتایزیشن (Quantization)
• 10. بررسی نقش واحدهای پردازش عصبی (NPU) در شتاب‌دهی به عملیات استنتاج
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پهنای باند در پردازنده‌های ARM برای مدل‌های سنگین
• 12. توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با زبان برنامه‌نویسی پایتون در محیط ARM
• 13. استفاده از کتابخانه OpenCV برای پردازش تصویر روی بردهای مبتنی بر ARM
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک با استفاده از Scikit-learn
• 15. بررسی کارایی پردازنده‌های ARM در اجرای مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سامانه‌های هوشمند مبتنی بر ARM
• 17. مدیریت توان و حرارت در اجرای مداوم مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. بررسی نقش Docker و کانتینرها در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی معماری ARM
• 19. مانیتورینگ و پروفایلینگ عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی با ابزارهای بومی
• 20. آشنایی با معماری Arm Neoverse برای پردازش‌های ابری و سرورهای هوشمند
• 21. یکپارچه‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار برای کاهش زمان تأخیر (Latency) در استنتاج
• 22. بررسی امنیت در سامانه‌های هوشمند و حفاظت از داده‌ها در پردازنده‌های ARM
• 23. تکنیک‌های مدل‌سازی برای کاهش حجم مدل‌های هوش مصنوعی (Pruning)
• 24. شبیه‌سازی و تست عملکرد مدل‌ها پیش از استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 25. راهکارهای توسعه سامانه‌های بینایی ماشین بر بستر لینوکس و ARM
• 26. آشنایی با شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU) یکپارچه در پردازنده‌های ARM
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در لبه شبکه (Edge AI)
• 28. اصول تست و ارزیابی دقت مدل‌های بهینه‌شده روی سخت‌افزارهای هدف
• 29. بررسی آینده پردازنده‌های ARM در حوزه رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی پیشرفته
• 30. مستندسازی و استانداردهای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند در صنعت ایران