کتاب صوتی طراحی و بهینه‌سازی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی در سامانه‌های تعبیه‌شده (TinyML)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و بهینه‌سازی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی در سامانه‌های تعبیه‌شده (TinyML)

موضوع کلی: مهندسی کامپیوتر و سخت‌افزار

موضوع میانی: طراحی سامانه‌های هوشمند و پردازش لبه (Edge Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی در سامانه‌های تعبیه‌شده
• 2. معماری پردازنده‌های ویژه برای یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با محدودیت‌های منابع در سخت‌افزارهای لبه
• 4. بررسی سلسله‌مراتب حافظه و مدیریت داده در سامانه‌های TinyML
• 5. تحلیل توان مصرفی و بهره‌وری انرژی در شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 6. مفاهیم پایه در طراحی مدارات مجتمع با کاربرد خاص (ASIC)
• 7. آشنایی با ساختار و معماری FPGA برای پیاده‌سازی مدل‌های عصبی
• 8. فرآیند طراحی جریان کار (Design Flow) در سیستم‌های هوشمند تعبیه‌شده
• 9. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سخت‌افزارهای محدود
• 10. مفهوم کوانتایزاسیون (Quantization) و تاثیر آن بر دقت و سخت‌افزار
• 11. روش‌های هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی برای کاهش حجم محاسبات
• 12. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در سخت‌افزارهای کم‌توان
• 13. معماری واحدهای پردازش تنسور (TPU) در مقیاس کوچک
• 14. بررسی اثرات تاخیر در پردازش لبه و راهکارهای کاهش آن
• 15. طراحی مسیرهای داده (Data Path) برای شتاب‌دهنده‌های عصبی
• 16. مدیریت حافظه کش و بهره‌وری پهنای باند در شتاب‌دهنده‌ها
• 17. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق سبک برای کاربردهای بلادرنگ
• 18. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز در سخت‌افزار با کمترین هزینه محاسباتی
• 19. طراحی واحدهای محاسباتی نقطه ثابت (Fixed-point) در مقابل ممیز شناور
• 20. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های سخت‌افزاری
• 21. بررسی ابزارهای سنتز سطح بالا (HLS) برای طراحی سخت‌افزار هوش مصنوعی
• 22. شبیه‌سازی عملکرد شتاب‌دهنده در محیط‌های تعبیه‌شده
• 23. استراتژی‌های موازی‌سازی در طراحی سخت‌افزارهای هوش مصنوعی
• 24. مدیریت توان در شرایط عملیاتی با استفاده از تکنیک‌های مدیریت فرکانس
• 25. تکنیک‌های کاهش نویز و افزایش پایداری در سیستم‌های لبه
• 26. طراحی رابط‌های ورودی و خروجی برای پردازش حسگرها در لحظه
• 27. یکپارچه‌سازی شتاب‌دهنده با میکروکنترلرهای کم‌مصرف
• 28. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در طراحی سیستم‌های هوشمند توزیع‌شده
• 29. امنیت سخت‌افزاری در سامانه‌های هوشمند تعبیه‌شده و حفاظت از داده‌ها
• 30. استانداردهای طراحی و ارزیابی عملکرد سیستم‌های TinyML
• 31. مطالعه موردی: طراحی شتاب‌دهنده برای تشخیص گفتار در سامانه‌های تعبیه‌شده
• 32. مطالعه موردی: طراحی واحد پردازش بینایی ماشین برای کاربردهای صنعتی
• 33. بهینه‌سازی سیستم‌عامل‌های بلادرنگ (RTOS) برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. آینده فناوری‌های پردازش لبه و نقش هوش مصنوعی در صنعت بومی
• 35. ارائه گزارش فنی و مستندسازی طراحی‌های سخت‌افزاری هوشمند