کتاب صوتی جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های هوشمند (On-Device AI)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های هوشمند (On-Device AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش لبه (Edge AI) و یادگیری ماشین روی سخت‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی بر روی دستگاه
• 2. بررسی معماری سخت‌افزارهای هوشمند و محدودیت‌های منابع
• 3. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه هوش مصنوعی لبه
• 4. معرفی کتابخانه‌ها و چارچوب‌های نرم‌افزاری برای پردازش لبه
• 5. روش‌های کاهش حجم مدل‌های یادگیری عمیق
• 6. مبانی کمی‌سازی وزن‌های مدل برای بهینه‌سازی حافظه
• 7. تکنیک‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی برای افزایش سرعت
• 8. آشنایی با فرمت‌های استاندارد مدل‌ها در لبه
• 9. تبدیل مدل‌های تنسورفلو به فرمت لایت
• 10. تبدیل مدل‌های پای‌تورچ برای اجرا در سخت‌افزار هدف
• 11. بررسی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و واحدهای پردازش عصبی
• 12. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر در لبه
• 13. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء برای اجرا در زمان واقعی
• 14. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش سیگنال‌های صوتی بر روی دستگاه
• 15. روش‌های کاهش مصرف انرژی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استفاده از کوانتایزاسیون پس از آموزش برای افزایش دقت
• 17. تکنیک‌های آموزش مدل‌های کوچک و سبک از ابتدا
• 18. بررسی چالش‌های مدیریت حرارت و کارایی در پردازش لبه
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های استنتاج در محیط‌های آفلاین
• 20. مدیریت حافظه در مدل‌های هوش مصنوعی روی میکروکنترلرها
• 21. آشنایی با پلتفرم‌های سخت‌افزاری رایج برای پردازش لبه
• 22. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی
• 23. شبیه‌سازی عملکرد مدل در محیط‌های محدود سخت‌افزاری
• 24. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های محلی روی دستگاه
• 25. حفاظت از داده‌های کاربر در پردازش‌های لبه‌محور
• 26. به‌روزرسانی مدل‌ها بر روی دستگاه بدون دسترسی به ابر
• 27. ارزیابی دقت مدل پس از فرآیندهای بهینه‌سازی
• 28. تحلیل تأخیر در سیستم‌های هوشمند مبتنی بر سخت‌افزار
• 29. استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در محاسبات لبه
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌عامل‌های نهفته
• 31. بهینه‌سازی عملیات ریاضی برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال
• 32. بررسی استانداردهای صنعتی در توسعه هوش مصنوعی لبه
• 33. تکنیک‌های افزایش کارایی در پردازش ویدیویی زنده
• 34. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های لبه
• 35. مستندسازی و استقرار مدل در سخت‌افزارهای هدف
• 36. مطالعه موردی طراحی یک سیستم پایش هوشمند کم‌مصرف
• 37. تکنیک‌های خطایابی مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 38. بررسی آینده هوش مصنوعی لبه و سخت‌افزارهای نسل جدید