اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی پیادهسازی و اجرای مدلهای هوش مصنوعی در لبه شبکه با استفاده از پلتفرم AWS Greengrass
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پیادهسازی و اجرای مدلهای هوش مصنوعی در لبه شبکه با استفاده از پلتفرم AWS Greengrass
موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی
موضوع میانی: اینترنت اشیاء (IoT) و لبهپردازی (Edge Computing)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی رایانش لبه و معماری اینترنت اشیاء
- 2. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی در لبه شبکه
- 3. معرفی پلتفرم AWS IoT Greengrass و مزایای آن
- 4. ساختار و اجزای اصلی سرویس Greengrass
- 5. نحوه عملکرد هسته Greengrass بر روی دستگاههای لبه
- 6. آمادهسازی محیط توسعه و نیازمندیهای سختافزاری
- 7. مفاهیم پایه در مدلسازی یادگیری ماشین برای لبه
- 8. انتخاب مدلهای بهینه برای اجرا در محیطهای محدود
- 9. مراحل انتقال مدلهای هوش مصنوعی به لبه شبکه
- 10. کار با سرویس AWS SageMaker برای آموزش مدلها
- 11. بهینهسازی مدلها با استفاده از SageMaker Neo
- 12. مدیریت و استقرار کامپوننتهای نرمافزاری در Greengrass
- 13. پیکربندی کانتینرهای Docker برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی
- 14. برقراری ارتباط امن میان دستگاههای لبه و ابر
- 15. مدیریت پیامها و پروتکل MQTT در اینترنت اشیاء
- 16. پیادهسازی توابع Lambda در محیط Greengrass
- 17. کار با جریانهای داده (Data Streams) در لبه شبکه
- 18. استفاده از Local Resource Access برای دسترسی به سختافزار
- 19. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت دستگاههای لبه
- 20. مدیریت چرخهی حیات مدلهای هوش مصنوعی در شبکه
- 21. عیبیابی و رفع خطاهای متداول در استقرار مدلها
- 22. امنیت در اینترنت اشیاء و لبهپردازی مطابق استانداردهای ابری
- 23. مدیریت گواهینامهها و احراز هویت در AWS IoT
- 24. استفاده از قابلیتهای Offline برای پایداری سیستم
- 25. بهروزرسانی مدلها از راه دور (Over-the-Air Updates)
- 26. تحلیل دادهها در لبه شبکه برای کاهش تأخیر
- 27. بهینهسازی مصرف منابع در دستگاههای لبه
- 28. پیادهسازی سیستمهای تصمیمگیر هوشمند در لبه
- 29. یکپارچهسازی Greengrass با سرویسهای تحلیل داده AWS
- 30. بررسی موردی: پیادهسازی تشخیص اشیاء در لبه شبکه
- 31. بررسی موردی: پیشبینی خرابی تجهیزات در محیطهای صنعتی
- 32. استفاده از رابط کاربری خط فرمان (CLI) برای مدیریت Greengrass
- 33. مستندسازی و استانداردهای گزارشدهی در پروژههای لبه
- 34. اخلاق حرفهای و مسئولیتپذیری در توسعه سامانههای هوشمند
- 35. روندهای آینده در حوزه هوش مصنوعی لبه و رایانش ابری
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.