سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بکارگیری چارچوب یادگیری ماشین TVM برای بهینه‌سازی پردازش بر روی دستگاه‌های مبتنی بر معماری ARM Ethos-U

کتاب بکارگیری چارچوب یادگیری ماشین TVM برای بهینه‌سازی پردازش بر روی دستگاه‌های مبتنی بر معماری ARM Ethos-U

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 بکارگیری چارچوب یادگیری ماشین TVM برای بهینه‌سازی پردازش بر روی دستگاه‌های مبتنی بر معماری ARM Ethos-U

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: پردازش داده و هوش مصنوعی در دستگاه‌های اینترنت اشیاء

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء و پردازش لبه
  • 2. معماری‌های پردازش لبه برای اینترنت اشیاء
  • 3. مبانی یادگیری ماشین برای دستگاه‌های محدود
  • 4. معرفی چارچوب TVM برای یادگیری ماشین
  • 5. مزایای TVM در پردازش دستگاه‌های اینترنت اشیاء
  • 6. معماری پردازنده‌های Ethos-U شرکت ARM
  • 7. ویژگی‌های سخت‌افزاری Ethos-U برای شتاب‌دهی ML
  • 8. قابلیت‌های TVM در پشتیبانی از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 9. یکپارچه‌سازی Ethos-U با چارچوب TVM
  • 10. نصب و پیکربندی TVM برای توسعه‌دهندگان
  • 11. محیط توسعه TVM و ابزارهای آن
  • 12. مدل‌های یادگیری ماشین رایج در اینترنت اشیاء
  • 13. تبدیل مدل‌های یادگیری ماشین به فرمت TVM
  • 14. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزارهای محدود
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون در TVM
  • 16. افزایش کارایی مدل‌ها با کوانتیزاسیون
  • 17. کامپایل مدل‌ها برای هدف Ethos-U
  • 18. فرآیند کامپایل TVM برای معماری‌های سفارشی
  • 19. استقرار مدل‌های بهینه‌شده بر روی دستگاه‌های Ethos-U
  • 20. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های ML
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های ML بر روی دستگاه‌های لبه
  • 22. معیارهای سنجش کارایی در پردازش لبه
  • 23. تحلیل مصرف انرژی در دستگاه‌های Ethos-U
  • 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی با TVM
  • 25. کاربرد TVM و Ethos-U در سیستم‌های هوشمند
  • 26. پردازش تصویر در دستگاه‌های اینترنت اشیاء
  • 27. تشخیص اشیاء با مدل‌های بهینه‌شده
  • 28. پردازش گفتار در دستگاه‌های لبه
  • 29. تشخیص صدا و دستورات صوتی
  • 30. سیستم‌های توصیه‌گر بر روی دستگاه‌های محدود
  • 31. تحلیل داده‌های سنسور با یادگیری ماشین
  • 32. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سنسور
  • 33. کاربرد در صنعت و تولید هوشمند
  • 34. نظارت بر کیفیت با استفاده از ML
  • 35. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 36. کاربرد در حمل و نقل هوشمند
  • 37. مدیریت ترافیک با پردازش لبه
  • 38. خودروهای خودران و نقش Ethos-U
  • 39. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 40. نظارت بر محیط زیست و خاک
  • 41. بهینه‌سازی مصرف آب و کود
  • 42. کاربرد در سلامت هوشمند
  • 43. دستگاه‌های پوشیدنی برای نظارت سلامت
  • 44. تحلیل داده‌های پزشکی در زمان واقعی
  • 45. کاربرد در شهرهای هوشمند
  • 46. مدیریت انرژی و منابع شهری
  • 47. سیستم‌های امنیتی و نظارتی هوشمند
  • 48. امنیت سایبری در دستگاه‌های اینترنت اشیاء
  • 49. محافظت از داده‌ها در پردازش لبه
  • 50. ملاحظات حریم خصوصی در پردازش داده
  • 51. طراحی سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر
  • 52. چالش‌های توسعه نرم‌افزارهای تعبیه‌شده
  • 53. ابزارهای اشکال‌زدایی برای سیستم‌های لبه
  • 54. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های ML
  • 55. مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML
  • 56. به‌روزرسانی مدل‌ها بر روی دستگاه‌های از راه دور
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای دستگاه‌های محدود
  • 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در لبه
  • 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 60. مدل‌های ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها در لبه
  • 61. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 62. روش‌های هرس کردن (Pruning) در مدل‌های ML
  • 63. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای مدل‌های کوچک
  • 64. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در لبه (در صورت پشتیبانی)
  • 65. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری تخصصی دیگر
  • 66. مقایسه عملکرد Ethos-U با سایر شتاب‌دهنده‌ها
  • 67. ملاحظات مصرف انرژی در شتاب‌دهنده‌های ML
  • 68. مدیریت حافظه در دستگاه‌های با منابع محدود
  • 69. اصول برنامه‌نویسی کارآمد برای سیستم‌های تعبیه‌شده
  • 70. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای TVM
  • 71. توسعه درایورها و کتابخانه‌های سفارشی
  • 72. ادغام TVM با سیستم‌عامل‌های بلادرنگ (RTOS)
  • 73. کاربرد TVM در پردازش سیگنال‌های دیجیتال
  • 74. تحلیل داده‌های صوتی و تصویری در زمان واقعی
  • 75. تشخیص الگو در داده‌های سنسورهای پیچیده
  • 76. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در لبه
  • 77. بهینه‌سازی رفتار سیستم‌ها با یادگیری تقویتی
  • 78. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون
  • 79. مدل‌سازی رفتار و پیش‌بینی در سیستم‌های پیچیده
  • 80. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی لبه
  • 81. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های ML
  • 82. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 83. آینده پردازش لبه و یادگیری ماشین
  • 84. روندهای نوظهور در معماری‌های ML
  • 85. نقش هوش مصنوعی در تحولات آینده
  • 86. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آتی

📚 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.