فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد بر روی تراشه‌های پردازشی ARM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد بر روی تراشه‌های پردازشی ARM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش لبه (Edge AI)

موضوع میانی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های ARM در سیستم‌های نهفته
• 2. آشنایی با ساختار و ویژگی‌های پردازنده‌های سری Cortex-A و Cortex-M
• 3. مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. چالش‌های اجرای مدل‌های سنگین روی سخت‌افزارهای محدود
• 5. معرفی اکوسیستم ARM در توسعه هوش مصنوعی
• 6. بررسی معماری محاسباتی در لبه شبکه (Edge Computing)
• 7. اهمیت بهینه‌سازی مدل برای کاهش مصرف انرژی
• 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های شتاب‌دهنده هوش مصنوعی در معماری ARM
• 9. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی در سیستم‌های نهفته
• 10. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌ها جهت استقرار روی تراشه‌های کم‌مصرف
• 11. آشنایی با مفهوم کوانتیزاسیون (Quantization) و تاثیر آن بر دقت مدل
• 12. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی برای مدل‌های زبانی
• 13. استفاده از تکنیک هرس کردن (Pruning) در شبکه‌های عصبی
• 14. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای کاهش حجم حافظه
• 15. بررسی نقش حافظه کش در افزایش سرعت استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. آشنایی با فریم‌ورک TensorFlow Lite برای پردازنده‌های ARM
• 17. کار با ابزار ARM NN جهت بهینه‌سازی اجرای مدل‌ها
• 18. توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از CMSIS-NN
• 19. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدل‌های زبانی روی سخت‌افزارهای محدود
• 20. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در سطوح پایین معماری پردازنده
• 21. بررسی عملکرد شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری گرافیکی (GPU) در تراشه‌های ARM
• 22. استفاده از واحدهای پردازش عصبی (NPU) در تراشه‌های مدرن
• 23. پیاده‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی کوچک (SLM) روی بردهای توسعه
• 24. ارزیابی نرخ تأخیر و توان مصرفی در پیاده‌سازی‌های لبه
• 25. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در شرایط عملیاتی
• 26. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های لبه
• 27. حفاظت از داده‌های کاربر در پردازش‌های محلی
• 28. تکنیک‌های کاهش دمای تراشه در حین پردازش‌های سنگین
• 29. شبیه‌سازی عملکرد مدل قبل از انتقال به سخت‌افزار نهایی
• 30. به‌روزرسانی و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌های مستقر
• 31. تحلیل محدودیت‌های توان در پردازش بلادرنگ
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با سیستم‌عامل‌های توزیع‌شده (Embedded Linux)
• 33. روش‌های تست و عیب‌یابی مدل‌های بهینه‌شده روی سخت‌افزار واقعی
• 34. بهینه‌سازی خط لوله داده‌ها در سیستم‌های پردازش لبه
• 35. بررسی موردی اجرای یک مدل زبانی کوچک روی پردازنده ARM
• 36. اصول طراحی رابط کاربری برای هوش مصنوعی در دستگاه‌های کوچک
• 37. پایداری سیستم و مدیریت خطا در مدل‌های مستقر شده
• 38. روش‌های افزایش دقت مدل پس از کوانتیزاسیون
• 39. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ مصرف انرژی در حین پردازش
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تراشه‌های کم‌مصرف و اینترنت اشیا