اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین در لبه شبکه: بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف (IoT)

کتاب یادگیری ماشین در لبه شبکه: بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف (IoT)

تگ‌ها: IoT یادگیری ماشین TinyML اینترنت اشیاء اینترنت اشیاء صنعتی بهینه‌سازی الگوریتم پردازش لبه‌ای سامانه‌های نهفته سخت‌افزارهای کم‌مصرف هوش مصنوعی کم‌مصرف یادگیری ماشین در لبه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در لبه شبکه: بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سخت‌افزارهای کم‌مصرف (IoT)

موضوع کلی: مهندسی کامپیوتر و سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: اینترنت اشیاء (IoT) و سامانه‌های نهفته (Embedded Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری سامانه‌های نهفته و اینترنت اشیاء
  • 2. محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش لبه و حافظه‌های کم‌حجم
  • 3. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین سبک‌وزن
  • 4. آشنایی با میکروکنترلرهای کم‌مصرف و معماری پردازنده‌های آرم
  • 5. بررسی چرخه حیات داده در حسگرهای هوشمند
  • 6. مبانی ریاضیات بهینه‌سازی برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. تکنیک‌های کوانتایزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازها
  • 9. روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی برای کاهش حجم حافظه
  • 10. بهینه‌سازی مصرف انرژی در الگوریتم‌های یادگیری در لبه
  • 11. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز با استفاده از جداول جستجو
  • 12. مدیریت حافظه پویا در سیستم‌های با حافظه زیر ۲۵۶ کیلوبایت
  • 13. روش‌های کاهش دقت محاسباتی در محاسبات ممیز شناور
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری آنلاین برای کاربردهای بلادرنگ
  • 15. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم در میکروکنترلرها
  • 16. استفاده از مدل‌های مارکوف برای تحلیل داده‌های حسگر
  • 17. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون برای سخت‌افزارهای محدود
  • 18. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در محیط‌های دارای محدودیت منبع
  • 19. شبیه‌سازی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در نرم‌افزارهای امبدد
  • 20. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد هوش مصنوعی برای سیستم‌های نهفته
  • 21. روش‌های کاهش حجم داده‌های ورودی با استفاده از پیش‌پردازش محلی
  • 22. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی در لبه
  • 23. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در زبان برنامه‌نویسی سی
  • 24. مدیریت وقفه و پردازش موازی در سیستم‌های نهفته هوشمند
  • 25. بررسی پروتکل‌های ارتباطی کم‌مصرف برای انتقال داده‌های هوشمند
  • 26. امنیت در سامانه‌های یادگیری در لبه و حفاظت از داده‌ها
  • 27. تکنیک‌های بازآموزی مدل در محیط‌های دارای حافظه محدود
  • 28. بهینه‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای پردازش داده‌های حسگر
  • 29. ارزیابی دقت مدل‌های فشرده‌سازی شده در شرایط عملیاتی
  • 30. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در تجهیزات صنعتی
  • 31. استفاده از یادگیری تقویت‌شده برای مدیریت مصرف انرژی در لبه
  • 32. طراحی معماری نرم‌افزار برای سیستم‌های هوشمند کم‌مصرف
  • 33. تست و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سخت‌افزاری
  • 34. بررسی موردی کاربردهای اینترنت اشیاء در کشاورزی هوشمند
  • 35. بررسی موردی کاربردهای اینترنت اشیاء در پایش سلامت مبتنی بر پروتکل‌های رسمی
  • 36. بهینه‌سازی خروجی مدل برای نمایش در رابط‌های کاربری ساده
  • 37. اخلاق در توسعه سامانه‌های هوشمند و حریم خصوصی کاربر
  • 38. مستندسازی و استقرار مدل‌های بهینه‌شده در مقیاس صنعتی
  • 39. آینده هوش مصنوعی در لبه شبکه و روندهای نوین سخت‌افزاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.