اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین سبک‌وزن برای دستگاه‌های لبه: پیاده‌سازی و کاربردها

کتاب یادگیری ماشین سبک‌وزن برای دستگاه‌های لبه: پیاده‌سازی و کاربردها

تگ‌ها: Edge Machine Learning پیاده‌سازی یادگیری ماشین دستگاه‌های لبه سیستم‌های نهفته کاربردهای یادگیری ماشین هوش مصنوعی هوش مصنوعی لبه یادگیری ماشین یادگیری ماشین سبک یادگیری ماشین 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 سبک‌وزن برای دستگاه‌های لبه: پیاده‌سازی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در سیستم‌های نهفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دستگاه‌های لبه
  • 2. معماری‌های سخت‌افزاری برای یادگیری ماشین در لبه
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای دستگاه‌های لبه
  • 5. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 6. مدل‌های خطی برای دستگاه‌های لبه
  • 7. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای لبه
  • 9. خوشه‌بندی K-Means در دستگاه‌های لبه
  • 10. روش‌های مبتنی بر فاصله برای طبقه‌بندی
  • 11. شبکه‌های عصبی عمیق و محدودیت‌های لبه
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 14. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های با منابع محدود
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزه‌سازی مدل
  • 16. هرس و تقطیر دانش
  • 17. فشرده‌سازی مدل با استفاده از روش‌های هرمی
  • 18. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی میکروکنترلرها
  • 19. استقرار مدل‌ها بر روی پردازنده‌های ARM
  • 20. استفاده از TensorFlow Lite برای دستگاه‌های لبه
  • 21. استفاده از PyTorch Mobile برای دستگاه‌های لبه
  • 22. استفاده از ONNX برای استقرار مدل
  • 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در یادگیری ماشین لبه
  • 24. مدیریت حافظه در دستگاه‌های لبه
  • 25. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین لبه
  • 26. یادگیری فدرال برای دستگاه‌های لبه
  • 27. تشخیص ناهنجاری در دستگاه‌های لبه
  • 28. پیش‌بینی تعمیر و نگهداری در دستگاه‌های لبه
  • 29. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از دستگاه‌های لبه
  • 30. تشخیص گفتار با استفاده از دستگاه‌های لبه
  • 31. پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های لبه
  • 32. یادگیری تقویتی در دستگاه‌های لبه
  • 33. سیستم‌های توصیه‌گر در دستگاه‌های لبه
  • 34. کاربردهای یادگیری ماشین لبه در اینترنت اشیا (IoT)
  • 35. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های نظارتی
  • 36. یادگیری ماشین لبه در خودروهای خودران
  • 37. یادگیری ماشین لبه در رباتیک
  • 38. یادگیری ماشین لبه در بهداشت و درمان
  • 39. یادگیری ماشین لبه در کشاورزی هوشمند
  • 40. یادگیری ماشین لبه در صنایع
  • 41. آینده یادگیری ماشین در دستگاه‌های لبه
  • 42. مجموعه‌ داده‌های عمومی برای یادگیری ماشین لبه
  • 43. ابزارهای توسعه و اشکال‌زدایی برای یادگیری ماشین لبه
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در لبه
  • 45. مقایسه فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین لبه
  • 46. روش‌های یادگیری نیمه نظارتی برای لبه
  • 47. یادگیری انتقالی در دستگاه‌های لبه
  • 48. یادگیری خود نظارتی در دستگاه‌های لبه
  • 49. یادگیری ماشین لبه مبتنی بر رویداد
  • 50. بهینه‌سازی کامپایلر برای یادگیری ماشین لبه
  • 51. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای یادگیری ماشین لبه
  • 52. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 53. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مقاوم در برابر خطا
  • 54. یادگیری ماشین لبه در محیط‌های با پهنای باند محدود
  • 55. تکنیک‌های همگام‌سازی مدل در یادگیری فدرال
  • 56. بهبود دقت مدل با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 57. استفاده از یادگیری ماشین لبه برای تشخیص تقلب
  • 58. تخمین تقاضا با استفاده از یادگیری ماشین لبه
  • 59. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از یادگیری ماشین لبه
  • 60. یادگیری ماشین لبه برای مدیریت انرژی هوشمند
  • 61. یادگیری ماشین لبه در تشخیص و پیشگیری از بیماری‌ها
  • 62. یادگیری ماشین لبه برای بهبود کیفیت محصولات
  • 63. یادگیری ماشین لبه برای نظارت بر محیط زیست
  • 64. یادگیری ماشین لبه برای تحلیل رفتار مشتری
  • 65. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های امنیتی هوشمند
  • 66. یادگیری ماشین لبه برای کنترل کیفیت صنعتی
  • 67. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 68. یادگیری ماشین لبه برای پیش‌بینی آب و هوا
  • 69. یادگیری ماشین لبه در مدیریت ترافیک
  • 70. یادگیری ماشین لبه برای بهینه‌سازی شبکه‌های برق
  • 71. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های آبیاری هوشمند
  • 72. یادگیری ماشین لبه برای تشخیص و ردیابی حیوانات
  • 73. یادگیری ماشین لبه در حفاظت از منابع طبیعی
  • 74. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های هشدار اولیه
  • 75. یادگیری ماشین لبه در تشخیص آتش‌سوزی
  • 76. یادگیری ماشین لبه در کنترل آلودگی هوا
  • 77. یادگیری ماشین لبه در بهبود عملکرد دستگاه‌های پزشکی
  • 78. یادگیری ماشین لبه در تشخیص نقص‌های ساختمانی
  • 79. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های مدیریت پسماند
  • 80. یادگیری ماشین لبه در بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
  • 81. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های بازرسی کیفی
  • 82. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های کنترل دسترسی
  • 83. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تشخیص هویت
  • 84. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های نظارت تصویری
  • 85. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تشخیص چهره
  • 86. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تشخیص صدا
  • 87. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های ترجمه زبان
  • 88. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های پردازش تصویر
  • 89. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تحلیل ویدئو
  • 90. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تشخیص حرکت
  • 91. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تشخیص الگو
  • 92. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 93. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های پیش‌بینی ریسک
  • 94. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های مدیریت مالی
  • 95. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های بازاریابی هدفمند
  • 96. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تبلیغات آنلاین
  • 97. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های پیشنهادات محصول
  • 98. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 99. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های پیش‌بینی روند بازار
  • 100. یادگیری ماشین لبه در سیستم‌های مدیریت زنجیره تامین

📚 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.