, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اکوسیستم سخت‌افزار و نرم‌افزار یادگیری ماشین کم‌مصرف بر پایه RISC-V”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا