سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت و پیاده‌سازی برنامه‌های TinyML با شتاب‌دهندهٔ Ethos-U در محیط ابری

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

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 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

📚 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.