فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و پیاده‌سازی برنامه‌های TinyML با شتاب‌دهندهٔ Ethos-U در محیط ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و پیاده‌سازی برنامه‌های TinyML با شتاب‌دهندهٔ Ethos-U در محیط ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده‌های کم‌مصرف

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهای کوچک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش داده‌های کم‌مصرف
• 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین برای سیستم‌های محدود
• 3. معرفی TinyML و کاربردهای آن
• 4. چرا TinyML؟ مزایا و چالش‌ها
• 5. معماری سخت‌افزاری برای TinyML
• 6. معرفی شتاب‌دهندهٔ NPU (واحد پردازش عصبی)
• 7. آشنایی با Ethos-U NPU
• 8. مبانی پردازش سیگنال برای مدل‌های TinyML
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در محیط‌های محدود
• 10. انتخاب و طراحی مدل‌های یادگیری ماشین برای TinyML
• 11. مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای TinyML
• 12. مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای TinyML
• 13. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش اندازه
• 14. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 15. هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی
• 16. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در TinyML
• 17. محیط‌های توسعهٔ نرم‌افزار برای TinyML
• 18. معرفی TensorFlow Lite for Microcontrollers
• 19. کار با ابزارهای توسعهٔ Keil MDK
• 20. آشنایی با PlatformIO IDE
• 21. نوشتن کد C/C++ برای میکروکنترلرها
• 22. برنامه‌نویسی سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
• 23. کار با سنسورها و جمع‌آوری داده
• 24. رابط‌های سخت‌افزاری (GPIO, I2C, SPI)
• 25. ارتباطات بی‌سیم در دستگاه‌های کوچک (BLE, Wi-Fi)
• 26. معرفی سخت‌افزارهای هدف (برد توسعه)
• 27. آشنایی با برد آردوینو برای TinyML
• 28. کار با بردهای مبتنی بر ARM Cortex-M
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های TensorFlow Lite روی سخت‌افزار
• 30. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده به فرمت TinyML
• 31. بارگذاری مدل روی میکروکنترلر
• 32. اجرای استنتاج (Inference) روی دستگاه
• 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در برنامه‌های TinyML
• 34. مدیریت حافظه در سیستم‌های محدود
• 35. تکنیک‌های کاهش مصرف برق
• 36. تست و ارزیابی عملکرد مدل روی سخت‌افزار
• 37. معیارهای ارزیابی مدل‌های TinyML
• 38. دیباگ کردن (Debugging) برنامه‌های TinyML
• 39. کاربرد Ethos-U NPU در تسریع استنتاج
• 40. تنظیمات و پیکربندی Ethos-U
• 41. ادغام مدل با شتاب‌دهندهٔ Ethos-U
• 42. ارزیابی تأثیر Ethos-U بر سرعت و مصرف انرژی
• 43. توسعهٔ برنامه‌های کاربردی TinyML سرتاسری
• 44. کاربرد در تشخیص صدا و گفتار
• 45. کاربرد در پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 46. کاربرد در تشخیص الگو و پیش‌بینی
• 47. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT) هوشمند
• 48. مدیریت داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های TinyML
• 49. ارسال داده‌ها به محیط ابری
• 50. پردازش داده‌ها در ابر
• 51. طراحی معماری کلی سیستم TinyML در ابر
• 52. امنیت در سیستم‌های TinyML
• 53. حفاظت از داده‌ها در دستگاه و ابر
• 54. مدیریت به‌روزرسانی نرم‌افزار (OTA)
• 55. اصول توسعهٔ نرم‌افزار امن
• 56. چالش‌های توسعهٔ برنامه‌های TinyML در مقیاس بزرگ
• 57. نگهداری و پایش سیستم‌های TinyML
• 58. استراتژی‌های بهینه‌سازی مداوم
• 59. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و TinyML
• 60. حریم خصوصی داده‌ها
• 61. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 62. آیندهٔ TinyML و پردازش داده‌های کم‌مصرف
• 63. روندهای نوظهور در سخت‌افزار و نرم‌افزار
• 64. نقش هوش مصنوعی در اقتصاد دانش‌بنیان
• 65. کاربرد TinyML در صنایع مختلف (کشاورزی، بهداشت)
• 66. کاربرد TinyML در شهر هوشمند
• 67. کاربرد TinyML در رباتیک
• 68. کاربرد TinyML در اتوماسیون صنعتی
• 69. معرفی ابزارهای پیشرفتهٔ تحلیل داده
• 70. مفاهیم تحلیل داده‌های سری زمانی
• 71. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای TinyML
• 72. مدل‌های یادگیری عمیق سبک‌وزن (Lightweight Deep Learning)
• 73. تحلیل داده‌های سنسورهای چندگانه
• 74. پردازش زبان طبیعی روی دستگاه (On-device NLP)
• 75. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 76. پیش‌بینی وضعیت (State Estimation)
• 77. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در TinyML
• 78. مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks) برای TinyML
• 79. یادگیری فدرال (Federated Learning) در TinyML
• 80. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی پیشرفته
• 81. کاربرد مدل‌های تشخیص اشیاء
• 82. پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی با TinyML
• 83. مدل‌های تشخیص گفتار با دقت بالا
• 84. سیستم‌های تشخیص فعالیت انسان
• 85. مدیریت مصرف انرژی در دستگاه‌های پوشیدنی
• 86. هوش مصنوعی در ابزارهای پوشیدنی
• 87. کاربرد TinyML در خانه‌های هوشمند
• 88. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
• 89. تحلیل رفتار کاربران با TinyML
• 90. سیستم‌های پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 91. کاربرد TinyML در کشاورزی دقیق
• 92. پایش سلامت دام با TinyML
• 93. مدیریت منابع آب با TinyML
• 94. تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
• 95. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های نهفته
• 96. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 97. روش‌های تست نرم‌افزار در محیط‌های محدود
• 98. مستندسازی فنی برنامه‌های TinyML
• 99. کاربرد Ethos-U در تسریع پردازش‌های پیچیده
• 100. بهینه‌سازی معماری مدل برای Ethos-U