فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های هوشمند (On-Device ML)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های هوشمند (On-Device ML)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های اجرای هوش مصنوعی بر روی دستگاه
• 2. معماری سخت‌افزاری پردازنده‌های موبایل و لبه
• 3. محدودیت‌های منابع در سیستم‌های تعبیه شده
• 4. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه مدل‌های On-Device
• 5. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری ماشین سبک
• 6. مبانی مدل‌های یادگیری عمیق برای دستگاه‌های هوشمند
• 7. روش‌های کاهش حجم مدل با استفاده از فشرده‌سازی
• 8. اصول فنی کوانتیزاسیون مدل‌های عصبی
• 9. تکنیک‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی
• 10. تقطیر دانش برای تولید مدل‌های کوچک و کارآمد
• 11. بهینه‌سازی عملیات ریاضی برای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 12. مدیریت حافظه در مدل‌های یادگیری ماشین لبه
• 13. استفاده از کتابخانه TensorFlow Lite در پروژه‌ها
• 14. کار با PyTorch Mobile برای توسعه اپلیکیشن‌ها
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین بر روی موبایل
• 16. پردازش صوت و تشخیص گفتار در محیط آفلاین
• 17. استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی سبک
• 18. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حین استنتاج مدل
• 19. بررسی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری اختصاصی مانند NPU
• 20. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در پردازنده‌های گرافیکی موبایل
• 21. نظارت بر عملکرد و دقت مدل در محیط واقعی
• 22. پیاده‌سازی استنتاج روی میکروکنترلرها
• 23. آشنایی با TensorFlow Lite Micro
• 24. ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده در برابر مدل‌های اصلی
• 25. استفاده از ابزارهای تبدیل مدل به فرمت‌های بهینه
• 26. امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های یادگیری ماشین محلی
• 27. روش‌های محافظت از مدل در برابر مهندسی معکوس
• 28. تست و دیباگ مدل‌های هوشمند در محیط شبیه‌سازی شده
• 29. توسعه اپلیکیشن‌های اندرویدی با قابلیت هوش مصنوعی
• 30. توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر iOS با Core ML
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌ها در سیستم‌عامل‌های توزیع‌شده
• 32. مدیریت آپدیت و نسخه مدل‌های مستقر روی دستگاه
• 33. تکنیک‌های یادگیری فدرال با حفظ حریم خصوصی کاربر
• 34. تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر در لحظه
• 35. بهینه‌سازی خط‌لوله‌های پردازش داده در لبه
• 36. معرفی ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
• 37. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای افزایش دقت و کاهش بار پردازشی
• 38. پیاده‌سازی یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء صنعتی
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای ملی در توسعه نرم‌افزار
• 40. مطالعه موردی طراحی یک اپلیکیشن هوشمند بهینه