فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow Lite برای سیستم‌های هوشمند بومی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow Lite برای سیستم‌های هوشمند بومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در دستگاه‌های لبه (Edge AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی در لبه
• 2. معماری سیستم‌های محاسبات لبه و نقش هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با اکوسیستم TensorFlow Lite
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های موبایل و امبدد
• 5. بررسی چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های محدود
• 6. مبانی تبدیل مدل‌های تنسورفلو به فرمت FlatBuffers
• 7. کار با مبدل TensorFlow Lite Converter
• 8. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از کوانتیزاسیون وزن‌ها
• 9. کوانتیزاسیون فعال‌سازی و تأثیر آن بر دقت مدل
• 10. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف
• 11. بررسی معماری‌های شبکه عصبی بهینه برای موبایل و IoT
• 12. کار با MobileNet و نسخه‌های بهینه‌سازی شده آن
• 13. استفاده از EfficientNet-Lite در پروژه‌های لبه
• 14. مبانی استنتاج مدل در محیط‌های مبتنی بر اندروید
• 15. پیاده‌سازی استنتاج مدل در محیط‌های مبتنی بر iOS
• 16. کار با Interpreter در TensorFlow Lite
• 17. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در زمان اجرای مدل
• 18. استفاده از Delegateها برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری
• 19. بهره‌گیری از GPU Delegate در پردازش‌های گرافیکی
• 20. کار با NNAPI برای شتاب‌دهی در سیستم‌عامل اندروید
• 21. استفاده از Hexagon Delegate برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر در محیط‌های بومی
• 23. طراحی اپلیکیشن‌های تشخیص اشیاء با استفاده از TFLite
• 24. توسعه سیستم‌های تشخیص چهره با رعایت حریم خصوصی
• 25. کار با مدل‌های پردازش متن و کلمات کلیدی در لبه
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار آفلاین
• 27. کار با ابزارهای تحلیل و دیباگ مدل در دستگاه
• 28. ارزیابی دقت مدل پس از کوانتیزاسیون
• 29. تکنیک‌های کاهش تاخیر در اجرای مدل‌های هوشمند
• 30. مدیریت توان مصرفی در دستگاه‌های باتری‌محور
• 31. آشنایی با TensorFlow Lite Micro برای میکروکنترلرها
• 32. پورت کردن مدل‌های یادگیری ماشین روی بردهای آردوینو و ESP32
• 33. کار با ابزار TensorFlow Lite Model Maker
• 34. آموزش انتقال یادگیری برای داده‌های خاص
• 35. استفاده از Metadata در مدل‌های TFLite
• 36. ابزارهای بصری‌سازی و تحلیل مدل با Netron
• 37. توسعه مدل‌های هوشمند برای کاربردهای کشاورزی دقیق
• 38. کاربرد هوش مصنوعی لبه در پایش سلامت و تجهیزات پزشکی
• 39. بهینه‌سازی مدل برای سیستم‌های نظارتی و امنیتی بومی
• 40. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های لبه
• 41. روش‌های محافظت از داده‌ها و مدل‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز
• 42. بررسی چالش‌های استقرار مدل در محیط‌های صنعتی
• 43. آینده هوش مصنوعی در پردازنده‌های بومی و سخت‌افزارهای داخلی