اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی رابط مغز و کامپیوتر لبه‌ای (Edge AI BCI) با استفاده از میکروکنترلرهای STM32

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی رابط مغز و کامپیوتر لبه‌ای (Edge AI BCI) با استفاده از میکروکنترلرهای STM32

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش سیگنال

موضوع میانی: رابط‌های مغز و کامپیوتر (BCI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش سیگنال
• 2. مقدمه‌ای بر رابط‌های مغز و کامپیوتر (BCI)
• 3. معرفی سخت‌افزار STM32 برای BCI
• 4. ساختار و معماری میکروکنترلرهای STM32
• 5. سیستم‌های نهفته و برنامه‌نویسی در STM32
• 6. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال‌های عصبی
• 7. انواع سیگنال‌های مغزی (EEG, EOG, EMG)
• 8. اصول جمع‌آوری سیگنال‌های زیستی
• 9. ملاحظات الکترونیکی در طراحی BCI
• 10. مدارهای پیش‌تقویت‌کننده سیگنال‌های مغزی
• 11. فیلترینگ سیگنال‌های آنالوگ
• 12. مبدل‌های آنالوگ به دیجیتال (ADC) در STM32
• 13. برنامه‌نویسی ADC برای نمونه‌برداری سیگنال
• 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در BCI
• 15. الگوریتم‌های پردازش سیگنال برای BCI
• 16. استخراج ویژگی از سیگنال‌های مغزی
• 17. دسته‌بندی سیگنال‌های مغزی
• 18. الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایه (SVM, LDA)
• 19. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی STM32
• 20. مفاهیم Edge AI در BCI
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای BCI
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای BCI
• 23. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی میکروکنترلر
• 24. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش لبه‌ای
• 25. معماری‌های Edge AI سبک‌وزن
• 26. ابزارهای توسعه نرم‌افزار STM32CubeIDE
• 27. استفاده از HAL و LL در STM32
• 28. مدیریت حافظه در سیستم‌های نهفته
• 29. ارتباطات سریال (UART, SPI, I2C) در STM32
• 30. پروتکل‌های ارتباطی برای BCI
• 31. طراحی رابط کاربری برای BCI
• 32. تجسم داده‌های سیگنال مغزی
• 33. روش‌های کالیبراسیون BCI
• 34. ارزیابی عملکرد BCI
• 35. کاربردهای BCI در توانبخشی
• 36. BCI برای کنترل اندام مصنوعی
• 37. BCI برای ارتباطات افراد ناتوان
• 38. BCI در بازی‌های کامپیوتری
• 39. نوآوری‌های اخیر در BCI
• 40. چالش‌های اخلاقی در BCI
• 41. حریم خصوصی داده‌های عصبی
• 42. امنیت در سیستم‌های BCI
• 43. ملاحظات طراحی کاربر محور در BCI
• 44. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های BCI
• 45. مدیریت خطا در سیستم‌های BCI
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در BCI
• 47. کاربرد یادگیری تقویتی در BCI
• 48. تکنیک‌های پیشرفته پردازش سیگنال
• 49. فیلترهای تطبیقی برای BCI
• 50. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
• 51. تجزیه و تحلیل زمان-فرکانس سیگنال‌ها
• 52. روش‌های تشخیص الگو در سیگنال‌های عصبی
• 53. شبکه‌های عصبی عمیق در BCI
• 54. معماری‌های پیشرفته CNN برای پردازش سیگنال
• 55. معماری‌های پیشرفته RNN برای BCI
• 56. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در BCI
• 57. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های BCI
• 58. پردازش سیگنال‌های مغزی در زمان واقعی
• 59. مدیریت تأخیر در سیستم‌های BCI
• 60. بهبود دقت و سرعت BCI
• 61. روش‌های کاهش نویز در سیگنال‌های مغزی
• 62. استفاده از سنسورهای پیشرفته برای BCI
• 63. طراحی الکترودهای BCI
• 64. تکنولوژی‌های پوشیدنی برای BCI
• 65. پلتفرم‌های توسعه BCI
• 66. میکروکنترلرهای پیشرفته برای پردازش هوش مصنوعی
• 67. پردازش سیگنال‌های ترکیبی در BCI
• 68. BCI مبتنی بر نوروفیدبک
• 69. کاربردهای BCI در حوزه سلامت روان
• 70. BCI برای بهبود تمرکز و توجه
• 71. BCI برای مدیریت استرس
• 72. BCI در آموزش و یادگیری
• 73. تحلیل داده‌های بزرگ در BCI
• 74. استانداردهای ارتباطی برای داده‌های عصبی
• 75. مدل‌سازی ریاضی سیستم‌های BCI
• 76. شبیه‌سازی عملکرد BCI
• 77. توسعه الگوریتم‌های BCI مبتنی بر فیزیک
• 78. بهینه‌سازی مصرف انرژی در BCI لبه‌ای
• 79. ارتباط بین پردازشگرهای عصبی و میکروکنترلرها
• 80. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌های عصبی
• 81. امنیت داده‌های عصبی در انتقال
• 82. روش‌های تشخیص ناهنجاری در سیگنال‌های مغزی
• 83. BCI برای کنترل ربات‌ها
• 84. BCI در اتوماسیون صنعتی
• 85. فناوری‌های نسل آینده BCI
• 86. ملاحظات اجتماعی و فرهنگی BCI
• 87. اثرات بلندمدت استفاده از BCI
• 88. استانداردسازی پروتکل‌های BCI
• 89. قابلیت اطمینان در سیستم‌های BCI
• 90. روش‌های ارزیابی قابلیت اطمینان BCI
• 91. مقدمه‌ای بر رابط‌های مغز و کامپیوتر بیومدیکال
• 92. کاربرد BCI در تشخیص بیماری‌های عصبی
• 93. BCI برای بهبود کیفیت زندگی
• 94. آینده پژوهی در حوزه BCI