سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اکوسیستم سخت‌افزار و نرم‌افزار یادگیری ماشین کم‌مصرف بر پایه RISC-V

کتاب اکوسیستم سخت‌افزار و نرم‌افزار یادگیری ماشین کم‌مصرف بر پایه RISC-V

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 اکوسیستم سخت‌افزار و نرم‌افزار یادگیری ماشین کم‌مصرف بر پایه RISC-V

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین کم‌مصرف و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کم‌مصرف
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری تحت نظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 10. ترنسفورمرها
  • 11. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 12. مدل‌های زبان
  • 13. پردازش سیگنال
  • 14. پردازش تصویر
  • 15. مبانی سخت‌افزار
  • 16. معماری‌های پردازنده
  • 17. پردازنده‌های RISC-V
  • 18. میکروکنترلرها
  • 19. تراشه‌های ویژه یادگیری ماشین
  • 20. محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 21. مصرف انرژی در سخت‌افزار
  • 22. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای کم‌مصرفی
  • 23. مبانی نرم‌افزار
  • 24. زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 25. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 26. TensorFlow Lite
  • 27. PyTorch Mobile
  • 28. ONNX Runtime
  • 29. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. کوانتیزاسیون مدل
  • 31. تقطیر دانش
  • 32. هرس کردن مدل
  • 33. فشرده‌سازی مدل
  • 34. کاربردها در دستگاه‌های لبه
  • 35. اینترنت اشیاء
  • 36. دستگاه‌های پوشیدنی
  • 37. رباتیک
  • 38. خودروهای خودران
  • 39. کشاورزی هوشمند
  • 40. دستگاه‌های پزشکی
  • 41. سیستم‌های نظارتی
  • 42. صنایع تولیدی
  • 43. خانه‌های هوشمند
  • 44. ملاحظات امنیتی در دستگاه‌های لبه
  • 45. حریم خصوصی داده‌ها
  • 46. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 47. استانداردهای نرم‌افزاری
  • 48. استانداردهای سخت‌افزاری
  • 49. استراتژی‌های استقرار مدل
  • 50. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 51. تست و ارزیابی مدل
  • 52. کالیبراسیون مدل
  • 53. دیباگینگ مدل
  • 54. عیب‌یابی سخت‌افزاری
  • 55. مدیریت حافظه
  • 56. مدیریت توان
  • 57. سیستم‌های عامل بلادرنگ
  • 58. میکروپایتون
  • 59. آردینو
  • 60. ESP32
  • 61. Raspberry Pi Pico
  • 62. پردازنده‌های مبتنی بر RISC-V برای یادگیری ماشین
  • 63. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین برای RISC-V
  • 64. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزار کم‌مصرف
  • 65. معماری‌های جدید برای پردازش لبه
  • 66. ارزیابی عملکرد سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 67. مقایسه فریم‌ورک‌های مختلف
  • 68. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 69. نقش جامعه متن‌باز
  • 70. روندهای آینده در یادگیری ماشین کم‌مصرف
  • 71. هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 72. یادگیری فدرال
  • 73. یادگیری مداوم
  • 74. یادگیری خودکار
  • 75. کاربردهای نوظهور
  • 76. تأثیر بر جامعه
  • 77. آموزش و توسعه مهارت‌ها
  • 78. مسیرهای شغلی در هوش مصنوعی کم‌مصرف
  • 79. مدیریت پروژه در پروژه‌های TinyML
  • 80. توسعه اکوسیستم RISC-V برای یادگیری ماشین
  • 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 82. راهکارهای نوآورانه برای کاهش مصرف انرژی
  • 83. ارتباط بین سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 84. بهینه‌سازی سنسورها برای جمع‌آوری داده
  • 85. پردازش داده‌های حجیم در لبه
  • 86. تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 87. پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در لبه
  • 88. ارتباطات کم‌مصرف در دستگاه‌های لبه
  • 89. امنیت داده‌ها در زنجیره تأمین
  • 90. روش‌های تأیید اعتبار مدل
  • 91. استفاده از شبیه‌سازها برای توسعه
  • 92. مدیریت خطا و بازیابی
  • 93. بهینه‌سازی برای کاربردهای خاص صنعتی
  • 94. تأثیر فناوری بر محیط زیست
  • 95. طراحی سیستم‌های پایدار
  • 96. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 97. نوآوری در معماری‌های پردازشی
  • 98. همکاری بین رشته‌ای
  • 99. آینده یادگیری ماشین کم‌مصرف و RISC-V

📚 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.