اکسپرس 24
کتاب طراحی و استقرار کپ‌استون هوش مصنوعی موبایل در شبکه‌های لبه‌ای

کتاب طراحی و استقرار کپ‌استون هوش مصنوعی موبایل در شبکه‌های لبه‌ای

تگ‌ها: AI Security Capstone Project Core ML Edge AI Edge Computing Federated Learning Mobile AI Mobile App Development Mobile Optimization Model Deployment Model Quantization Network AI On-Device Inference PyTorch Mobile TensorFlow Lite

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 طراحی و استقرار کپ‌استون هوش مصنوعی موبایل در شبکه‌های لبه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و شبکه‌های هوشمند

موضوع میانی: سیستم‌های هوش مصنوعی موبایل و لبه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. نقشه راه طراحی کپ‌استون هوش مصنوعی موبایل
  • 2. تعریف مسئله و محدودیت‌های کاربردی
  • 3. مهندسی الزامات سخت‌افزاری، شبکه‌ای و مدل
  • 4. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد
  • 5. طراحی معماری کلان سیستم
  • 6. انتخاب توپولوژی مناسب شبکه
  • 7. معماری دستگاه، لبه و ابر
  • 8. جایگذاری هوشمند بارهای کاری
  • 9. بررسی شبکه‌های وای‌فای، سلولی و اتصال مستقیم
  • 10. مدیریت تأخیر شبکه در استنتاج موبایلی
  • 11. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند
  • 12. کنترل تراکم و نوسانات شبکه
  • 13. افزایش قابلیت اطمینان ارتباطی
  • 14. راه‌اندازی عملیات آفلاین
  • 15. همگام‌سازی امن داده و مدل
  • 16. استراتژی جمع‌آوری و مدیریت داده
  • 17. ارزیابی کیفیت و پاک‌سازی داده
  • 18. مدیریت برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 19. پیش‌پردازش داده برای دستگاه موبایل
  • 20. افزایش مصنوعی داده‌های موبایل
  • 21. تقسیم‌بندی و نسخه‌بندی مجموعه داده
  • 22. ساخت مدل پایه برای مقایسه
  • 23. استفاده از شبکه‌های کانولوشنی در موبایل
  • 24. مدل‌های سریال و پردازش داده پویا
  • 25. به‌کارگیری ترانسفورمرهای سبک‌ساختار
  • 26. سیستم‌های چندوجهی در موبایل
  • 27. یادگیری انتقالی برای کاهش داده و زمان آموزش
  • 28. آموزش پایدار مدل روی منابع محدود
  • 29. کنترل بیش‌برازش در مدل‌های موبایل
  • 30. بهینه‌سازی ابرمترهای مدل
  • 31. کالیبره‌سازی احتمال خروجی مدل
  • 32. تحلیل‌پذیری و تفسیرپذیری پیش‌بینی‌ها
  • 33. مهندسی کوانتیزاسیون مدل
  • 34. آموزش آگاه از کوانتایزیشن
  • 35. کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 36. شناسایی عملیات‌های غیرقابل‌کوانتایز
  • 37. prune کردن مدل برای کاهش حجم
  • 38. استخراج دانش از مدل بزرگ به مدل سبک
  • 39. فشرده‌سازی رتبه پایین وزن‌های مدل
  • 40. جست‌وجوی معماری شبکه عصبی
  • 41. بررسی معماری پردازنده‌های موبایل
  • 42. پروفایل‌گیری از latency، حافظه و انرژی
  • 43. به‌کارگیری NPU و شتاب‌دهنده‌های عصبی
  • 44. بهینه‌سازی گراف مدل با کامپایلر
  • 45. مقایسه TensorFlow Lite، PyTorch Mobile و Core ML
  • 46. انتخاب چارچوب مناسب کپ‌استون
  • 47. یکپارچه‌سازی مدل در اپلیکیشن موبایل
  • 48. طراحی موتور استنتاج روی دستگاه
  • 49. مدیریت حافظه و چرخه حیات مدل
  • 50. بهینه‌سازی زمان اجرای استنتاج
  • 51. کاهش مصرف انرژی در پیش‌بینی موبایلی
  • 52. مدیریت گرما و افت عملکرد
  • 53. هم‌زمان‌سازی استنتاج با سایر سرویس‌های موبایل
  • 54. کش کردن داده و خروجی مدل
  • 55. ارسال به‌روزرسانی‌های تدریجی مدل
  • 56. فشرده‌سازی مدل برای انتقال شبکه‌ای
  • 57. بهینه‌سازی بسته‌بندی و بارگذاری مدل
  • 58. استفاده از CDN برای توزیع مدل
  • 59. عملیات پایدار در حالت قطعی شبکه
  • 60. طراحی سازوکار همگام‌سازی داده
  • 61. شبیه‌سازی و تلنگرزنی شرایط شبکه
  • 62. امنیت مسیرهای ارتباطی مدل
  • 63. یادگیری فدرال در سیستم‌های موبایل
  • 64. همگرم‌سازی امن در یادگیری فدرال
  • 65. حریم خصوصی با تفاوت خصوصی‌سازی
  • 66. ایجاد مدل تهدید برای کپ‌استون
  • 67. ذخیره‌سازی امن داده و مدل در موبایل
  • 68. محافظت از یکپارچگی و اصالت مدل
  • 69. پایش پایداری مدل در محیط واقعی
  • 70. ثبت لاگ کنترل‌شده برای دیباگینگ
  • 71. ارزیابی مدل با آزمایش A/B
  • 72. طراحی بازیابی در برابر خطا
  • 73. طراحی معماری نهایی کپ‌استون
  • 74. پیاده‌سازی نسخه آزمایشی سیستم
  • 75. ایجاد ماتریس سنجش عملکرد و هزینه
  • 76. بهینه‌سازی تکراری بر اساس داده‌های واقعی
  • 77. مستندسازی معماری، داده و نتایج
  • 78. ارائه و دفاع از تصمیم‌های فنی کپ‌استون

📚 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.