کتاب صوتی آموزش جامع طراحی و فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی برای اجرا در سامانه‌های کم‌مصرف و سخت‌افزارهای داخلی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی برای اجرا در سامانه‌های کم‌مصرف و سخت‌افزارهای داخلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های شبکه عصبی و استقرار کارآمد

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق و چالش‌های اجرای سخت‌افزاری
• 2. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 3. بررسی معماری‌های شبکه عصبی برای سامانه‌های تعبیه شده
• 4. معرفی استراتژی آموزش یکپارچه و تخصصی‌سازی مدل‌ها
• 5. تحلیل محدودیت‌های توان و حافظه در سخت‌افزارهای داخلی
• 6. روش‌های کاهش دقت وزن‌ها و فعال‌سازها جهت بهینه‌سازی
• 7. مبانی کوانتیزاسیون مدل‌های عصبی و اثرات آن بر دقت
• 8. تکنیک‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی برای کاهش پارامترها
• 9. استفاده از دانش تقطیر برای انتقال آموخته‌های مدل‌های بزرگ
• 10. معماری‌های سبک‌وزن برای پردازش‌های هوش مصنوعی در لبه
• 11. بهینه‌سازی توابع هزینه برای همگرایی سریع‌تر در آموزش
• 12. نقش توابع فعال‌ساز در کارایی محاسباتی شبکه‌ها
• 13. بررسی نرم‌افزارهای واسط برای استقرار مدل روی سخت‌افزار
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های فشرده‌سازی لایه به لایه
• 15. تکنیک‌های اشتراک‌گذاری وزن‌ها برای کاهش حجم حافظه
• 16. ارزیابی مدل‌های فشرده‌شده با معیارهای دقت و نرخ خطا
• 17. روش‌های نگاشت گراف محاسباتی بر روی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 18. مدیریت حافظه در زمان اجرای استنتاج روی تراشه‌های کم‌مصرف
• 19. الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر سخت‌افزار برای شبکه‌های عصبی
• 20. تلفیق تکنیک‌های هرس و کوانتیزاسیون در یک خط لوله واحد
• 21. بررسی استانداردهای تبادل مدل برای سازگاری با سخت‌افزارهای بومی
• 22. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در محیط‌های محصور
• 23. شبیه‌سازی عملکرد مدل در شرایط محدودیت منابع سخت‌افزاری
• 24. روش‌های پایش و عیب‌یابی مدل‌های بهینه‌سازی شده در عمل
• 25. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در سامانه‌های عملیاتی
• 26. مدیریت توان مصرفی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 27. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در واحدهای پردازش محلی
• 28. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده روی میکروکنترلرها
• 29. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات برای افزایش نرخ فریم
• 30. استفاده از کتابخانه‌های بهینه برای اجرای مدل در محیط‌های ایرانی
• 31. ارزیابی نهایی و تست یکپارچگی مدل‌های فشرده‌سازی شده
• 32. مستندسازی و استانداردهای توسعه پایدار در پروژه‌های هوش مصنوعی