اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های Edge AI برای شخصی‌سازی تجربه کاربر و حفظ حریم خصوصی

کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های Edge AI برای شخصی‌سازی تجربه کاربر و حفظ حریم خصوصی

تگ‌ها: Edge AI Federated Learning On-Device AI ONNX Runtime Personalized UX TensorFlow Lite پردازش لبه حریم خصوصی داده شخصی سازی تجربه کاربر مدل های سبک وزن هوش مصنوعی موبایل یادگیری فدرالی

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 الگوریتم‌های Edge AI برای شخصی‌سازی تجربه کاربر و حفظ حریم خصوصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش داده در لبه و سیستم‌های توصیه گر خصوصی‌سازی‌شده (Edge AI)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم بنیادی Edge AI و مقایسه پردازش لبه با پردازش ابری
  • 2. نقش Edge AI در کاهش تاخیر و بهبود تجربه کاربری در زمان واقعی
  • 3. حفظ حریم خصوصی کاربر با پردازش محلی داده‌ها بدون انتقال به سرور
  • 4. اصول شخصی‌سازی تجربه کاربری (Personalized UX) مبتنی بر رفتار در لحظه
  • 5. آشنایی با سخت‌افزارهای پردازش لبه شامل NPU، GPU و شتاب‌دهنده‌های همراه
  • 6. معماری مدل‌های یادگیری ماشین سبک‌وزن برای اجرا روی تجهیزات همراه
  • 7. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای فشرده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 8. روش‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها جهت اجرا در سخت‌افزارهای محدود
  • 9. تکنیک تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای انتقال دانش به مدل‌های لبه
  • 10. آموزش همگام یا یادگیری فدرالی (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش محلی داده‌های حسگرها و تعاملات کاربر
  • 12. مدل‌سازی پروفایل کاربر در سیستم‌های لبه بدون به خطرانداختن حریم خصوصی
  • 13. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر محلی و درون‌دستگاهی (On-Device Recommendation)
  • 14. پردازش تصویر و بینایی ماشین در لبه برای شخصی‌سازی بصری برنامه‌ها
  • 15. پردازش زبان طبیعی محلی (On-Device NLP) برای تحلیل متن و دستورات صوتی کاربر
  • 16. پردازش متنی و درک بافتار (Context-Aware Computing) در Edge AI
  • 17. مکانیسم‌های ذخیره‌سازی و مدیریت حافظه cache داده‌های رفتار کاربر در دستگاه
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی رفتار بعدی کاربر با تاخیر نزدیک به صفر
  • 19. مدیریت مصرف انرژی و بهینه‌سازی باتری هنگام اجرای مدل‌های AI در لبه
  • 20. بک‌ارگیری TensorFlow Lite برای پیاده‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی در موبایل
  • 21. پیاده‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی با ONNX Runtime در تجهیزات Edge
  • 22. استفاده از فریم‌ورک PyTorch Mobile برای توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند
  • 23. طراحی سیستم‌های ترکیبی Cloud-Edge برای شخصی‌سازی متوازن
  • 24. ارزیابی دقت مدل‌های شخصی‌سازی لبه در مقایسه با مدل‌های متمرکز ابری
  • 25. مدیریت انحراف داده (Data Drift) و به‌روزرسانی محلی مدل‌ها در دستگاه
  • 26. پیاده‌سازی امنیت داده‌ها با استفاده از حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy)
  • 27. استراتژی‌های تست و ارزیابی UX در اپلیکیشن‌های مجهز به Edge AI
  • 28. طراحی رابط‌های کاربری تطبیق‌پذیر (Adaptive UI) بر اساس پیش‌بینی‌های Edge AI
  • 29. بهینه‌سازی شبکه و کاهش پهنای باند با پردازش محلی الگوریتم‌ها
  • 30. مطالعه موردی پیاده‌سازی شخصی‌سازی در اپلیکیشن‌های رسانه‌ای و فروشگاهی

📚 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.