اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow Lite برای کاربردهای صنعتی و کاربرپسند

کتاب پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow Lite برای کاربردهای صنعتی و کاربرپسند

تگ‌ها: Edge AI TensorFlow Lite بهینه‌سازی مدل‌های عصبی پردازش لبه تنسورفلو لایت توسعه اپلیکیشن هوشمند هوش مصنوعی در دستگاه هوش مصنوعی صنعتی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow Lite برای کاربردهای صنعتی و کاربرپسند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های هوشمند در دستگاه‌های محلی (Edge AI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)
  • 2. آشنایی با اکوسیستم TensorFlow Lite
  • 3. محدودیت‌های سخت‌افزاری در سیستم‌های نهفته و اینترنت اشیا
  • 4. معماری مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش محلی
  • 5. فرآیند تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت TFLite
  • 6. بررسی مفاهیم کوانتایزیشن (Quantization) برای کاهش حجم مدل
  • 7. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای افزایش سرعت استنتاج
  • 8. آماده‌سازی مجموعه داده‌ها برای آموزش مدل‌های سبک
  • 9. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Transfer Learning
  • 10. بررسی معماری‌های شبکه عصبی بهینه برای موبایل و دستگاه‌های لبه
  • 11. کاربرد MobileNet در تشخیص اشیاء
  • 12. استفاده از EfficientNet-Lite برای پردازش تصویر در سیستم‌های ضعیف
  • 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر در محیط‌های تعبیه شده
  • 14. تشخیص اشیاء در لحظه با استفاده از SSD MobileNet
  • 15. بهینه‌سازی عملیات ریاضی برای پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 16. مدیریت حافظه در مدل‌های هوش مصنوعی محلی
  • 17. پیاده‌سازی مدل بر روی پلتفرم‌های اندرویدی
  • 18. استفاده از TensorFlow Lite در محیط‌های مبتنی بر لینوکس و Raspberry Pi
  • 19. آشنایی با شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و پردازنده‌های عصبی (NPU)
  • 20. استفاده از Delegateها برای بهره‌گیری از GPU در استنتاج
  • 21. بررسی تأثیر دقت (Precision) بر عملکرد مدل‌های کوانتایز شده
  • 22. تکنیک‌های کاهش نویز در ورودی‌های حسگرها
  • 23. پردازش سیگنال‌های صوتی در لبه با استفاده از مدل‌های TFLite
  • 24. تشخیص کلمات کلیدی (Keyword Spotting) در دستگاه‌های محلی
  • 25. بهینه‌سازی مدل‌های مبتنی بر متن و پردازش زبان طبیعی در موبایل
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط دنیای واقعی
  • 27. تکنیک‌های پایش و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده
  • 28. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند محلی و حریم خصوصی کاربر
  • 29. روش‌های به‌روزرسانی مدل‌ها در دستگاه‌های لبه بدون نیاز به سرور مرکزی
  • 30. طراحی رابط کاربری هوشمند با تکیه بر پردازش محلی
  • 31. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل هوشمند صنعتی با TFLite
  • 32. استفاده از هوش مصنوعی لبه در پایش سلامت تجهیزات صنعتی
  • 33. مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوشمند در شبکه‌های محلی
  • 34. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در شرایط دمایی و محیطی سخت
  • 35. استفاده از ابزارهای Profiling برای تحلیل گلوگاه‌های پردازشی
  • 36. مدیریت مصرف انرژی در دستگاه‌های مبتنی بر باتری
  • 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با درایورهای سخت‌افزاری
  • 38. مطالعه موردی: طراحی سیستم بینایی ماشین برای کنترل کیفیت صنعتی
  • 39. مطالعه موردی: سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در خط تولید
  • 40. آینده هوش مصنوعی در لبه و پیشرفت‌های سخت‌افزاری در ایران

📚 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.