اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی هوش مصنوعی سبک بر روی لبه شبکه با استفاده از WebAssembly و ONNX

کتاب پیاده‌سازی هوش مصنوعی سبک بر روی لبه شبکه با استفاده از WebAssembly و ONNX

تگ‌ها: ONNX WebAssembly بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش ابری و لبه توسعه نرم‌افزارهای هوشمند رایانش لبه هوش مصنوعی توزیع شده هوش مصنوعی در لبه شبکه وب‌اسمبلی یادگیری ماشین سبک

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 هوش مصنوعی سبک بر روی لبه شبکه با استفاده از WebAssembly و ONNX

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش لبه (Edge Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش لبه و ضرورت انتقال هوش مصنوعی به لبه شبکه
  • 2. معماری سیستم‌های هوشمند توزیع‌شده و چالش‌های پردازش ابری
  • 3. آشنایی با استاندارد WebAssembly و نقش آن در اجرای کدهای پرسرعت
  • 4. مزایای استفاده از WASM در محیط‌های محدود منابع و اینترنت اشیاء
  • 5. معرفی فرمت ONNX برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. فرایند تبدیل مدل‌های یادگیری عمیق به فرمت استاندارد ONNX
  • 7. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا در محیط‌های ناهمگون
  • 8. مفاهیم پایه در مدل‌سازی ریاضی برای هوش مصنوعی سبک
  • 9. نصب و راه‌اندازی ابزارهای توسعه WebAssembly در محیط لینوکس
  • 10. بررسی زمان‌بندی (Runtime) در WebAssembly برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 11. کار با کتابخانه ONNX Runtime برای استنتاج مدل در لبه شبکه
  • 12. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای ارتباط بین مدل و سخت‌افزار
  • 13. مدیریت حافظه در محیط‌های محدود در زمان اجرای کدهای WASM
  • 14. استراتژی‌های کاهش حجم مدل‌های یادگیری ماشین (Quantization)
  • 15. روش‌های فشرده‌سازی لایه‌های عصبی بدون افت دقت محسوس
  • 16. ارزیابی کارایی استنتاج مدل در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 17. پیاده‌سازی پردازش سیگنال‌های حسگر با استفاده از مدل‌های سبک
  • 18. کاربرد هوش مصنوعی لبه در مدیریت هوشمند داده‌های صنعتی
  • 19. امنیت در اجرای کدهای WebAssembly در محیط‌های توزیع‌شده
  • 20. بررسی چالش‌های تأخیر در پردازش‌های بلادرنگ لبه شبکه
  • 21. معماری سیستم‌های غیرمتمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 22. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیرنده در سطح گره‌های شبکه
  • 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی لبه
  • 24. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در کنار WebAssembly
  • 25. تجمیع نتایج از چندین گره لبه در معماری‌های توزیع‌شده
  • 26. پایش و مدیریت سلامت مدل‌های مستقر در لبه شبکه
  • 27. بررسی پروتکل‌های ارتباطی سبک برای انتقال داده‌های هوشمند
  • 28. طراحی ساختار داده‌های بهینه برای انتقال بین مدل و وب‌سرور
  • 29. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری در داده‌های سنسور با مدل‌های سبک
  • 30. مطالعه موردی: پردازش اولیه تصاویر در دوربین‌های هوشمند
  • 31. تلفیق مدل‌های یادگیری ماشین با منطق تجاری در کدهای WASM
  • 32. تست و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 33. به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه بدون توقف سرویس
  • 34. چالش‌های همگام‌سازی داده‌ها در شبکه‌های لبه ناپایدار
  • 35. اصول طراحی نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر برای رایانش لبه
  • 36. آینده هوش مصنوعی در شبکه و نقش استانداردهای متن‌باز
  • 37. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش لبه
  • 38. جمع‌بندی و ارائه نقشه راه برای پروژه‌های عملیاتی هوش مصنوعی لبه

📚 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.