کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای سیستم‌های نهفته و اینترنت اشیاء (IoT) بر مبنای معماری MCUNet

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 بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی برای سیستم‌های نهفته و اینترنت اشیاء (IoT) بر مبنای معماری MCUNet

موضوع کلی: مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی لبه (TinyML) و سخت‌افزارهای کم‌مصرف

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های یادگیری ماشین بر روی لبه
  • 2. معماری سیستم‌های نهفته و محدودیت‌های منابع سخت‌افزاری
  • 3. آشنایی با میکروکنترلرهای کم‌مصرف در کاربردهای اینترنت اشیاء
  • 4. چالش‌های پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق روی سخت‌افزارهای محدود
  • 5. مروری بر معماری‌های یادگیری ماشین و جایگاه TinyML
  • 6. مبانی شبکه عصبی MCUNet و بهینه‌سازی حافظه
  • 7. روش‌های کاهش ابعاد مدل و فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 8. تکنیک‌های کوانتایزاسیون و تأثیر آن بر دقت مدل
  • 9. روش‌های کاهش مصرف انرژی در پردازش‌های لبه
  • 10. الگوریتم‌های هرس شبکه برای کاهش حجم پارامترها
  • 11. بهینه‌سازی سلسله‌مراتبی در معماری‌های شبکه عصبی
  • 12. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز بهینه برای میکروکنترلرها
  • 13. مدیریت حافظه در زمان اجرای استنتاج روی تراشه
  • 14. بررسی معماری TinyEngine برای اجرای کارآمد مدل‌ها
  • 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در سیستم‌های نهفته
  • 16. انتخاب مجموعه داده‌های استاندارد برای آموزش مدل‌های لبه
  • 17. روش‌های آموزش مدل با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 18. ارزیابی معیارهای کارایی شامل تأخیر، حافظه و مصرف انرژی
  • 19. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین روی میکروکنترلرهای سری ARM Cortex-M
  • 20. ابزارهای شبیه‌سازی و تست مدل‌های بهینه‌شده
  • 21. بررسی تأثیرات محدودیت‌های توان بر دقت استنتاج
  • 22. روش‌های افزایش پایداری مدل در محیط‌های نویزی اینترنت اشیاء
  • 23. استراتژی‌های انتقال یادگیری برای سیستم‌های مبتنی بر MCU
  • 24. بررسی موردی کاربردهای بینایی ماشین در سیستم‌های نهفته
  • 25. پیاده‌سازی تشخیص الگوهای صوتی بر روی سخت‌افزارهای کم‌مصرف
  • 26. تکنیک‌های کاهش داده‌های ورودی برای بهبود سرعت پردازش
  • 27. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در تجهیزات IoT
  • 28. امنیت در تبادل داده‌های مدل‌های یادگیری ماشین لبه
  • 29. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای کاهش سیکل‌های پردازشی CPU
  • 30. آینده هوش مصنوعی در سیستم‌های نهفته و اینترنت اشیاء صنعتی
  • 31. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل کوچک‌سازی شده روی سخت‌افزار هدف

📚 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.