منذ 4 ساعات
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
مرحبًا بك في مركز الإعداد النهائي لإتقان أنظمة AI Edge وIoT AI. في عصر تنتقل فيه معالجة البيانات من السحابة إلى الأجهزة الطرفية، يعد فهم كيفية نشر الأنظمة الذكية على الأجهزة وتحسينها وإدارتها مهارة بالغة الأهمية للمهندسين والمطورين. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية؟ يتطلب الإعداد للعمل في هندسة الذكاء الاصطناعي أو تطوير إنترنت الأشياء أكثر من مجرد المعرفة النظرية؛ فهو يتطلب القدرة على حل المشكلات المعقدة والمقيدة بالأجهزة. تم تصميم هذه الاختبارات التدريبية من قبل خبراء الصناعة لمحاكاة الضغط والعمق الفني للشهادات المهنية والمقابلات الواقعية. على عكس الاختبارات القياسية، تتحدى هذه الاختبارات قدراتك على اتخاذ القرار فيما يتعلق بزمن الاستجابة واستهلاك الطاقة وتقدير النماذج. هيكل الدورة التدريبية يتم تنظيم مناهجنا الدراسية بشكل استراتيجي إلى ستة مستويات متميزة لضمان مسار تعليمي شامل:- الأساسيات / الأسس: يركز هذا القسم على التعريفات الأساسية لـ Edge AI. سيتم اختبار مدى فهمك لسبب أهمية الحوسبة المتطورة، ودور البوابات، ومكونات الأجهزة الأساسية التي تعمل على تشغيل أجهزة إنترنت الأشياء.
- المفاهيم الأساسية: هنا، نتعمق في اللبنات الأساسية. تغطي الأسئلة بروتوكولات الاتصال (MQTT وCoAP)، وسير عمل استيعاب البيانات، والاختلافات بين البنى المرتكزة على السحابة والمرتكزة على الحافة.
- المفاهيم المتوسطة: تركز هذه الوحدة على جانب "الذكاء". ستواجه أسئلة بخصوص اختيار الطراز للأجهزة المتطورة، بما في ذلك البنى خفيفة الوزن مثل MobileNet وSqueezeNet.
- المفاهيم المتقدمة: تعلم كيفية التنقل بين تعقيدات تسريع الأجهزة. يغطي هذا القسم تقنيات تحسين النماذج مثل التقليم والتكميم والتقطير المعرفي، إلى جانب التعمق في استخدام TPU وFPGA.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: قم بتطبيق معرفتك على حالات استخدام الصناعة. سوف تحل المشكلات المتعلقة بالصيانة التنبؤية، وتجارة التجزئة الذكية، والملاحة الذاتية للطائرات بدون طيار، مع التركيز على موازنة الدقة مع قيود الموارد.
- مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: اختبار صوري شامل ومحدد زمنيًا يتم سحبه من جميع الأقسام السابقة لاختبار قدرتك على التحمل وفهمك الشامل لأنظمة AI Edge وIoT AI.
- الخيار 1: زيادة عدد الطبقات المخفية
- الخيار 2: تكميم الأعداد الصحيحة (INT8)
- الخيار 3: التبديل من ReLU إلى تنشيط Sigmoid
- الخيار 4: زيادة دقة صورة الإدخال
- الخيار 5: استخدام تسوية الدُفعات أثناء الاستدلال
- الإجابة الصحيحة: خيار 2
- شرح الإجابة الصحيحة: يقوم تكميم الأعداد الصحيحة بتحويل أوزان الفاصلة العائمة 32 بت وعمليات التنشيط إلى أعداد صحيحة 8 بت. يؤدي هذا إلى تقليل حجم النموذج بشكل كبير وتسريع الاستدلال على الأجهزة التي تدعم حساب الأعداد الصحيحة.
- شرح الإجابات الخاطئة: * الخيار 1: زيادة الطبقات تضيف المزيد من المعلمات، مما يزيد من استخدام الذاكرة.
- الخيار 3: تؤثر وظائف التنشيط على عدم الخطية ولكنها لا تقلل بشكل طبيعي من أثر ذاكرة الأوزان.
- الخيار 4: تتطلب زيادة الدقة المزيد من الذاكرة لخرائط الميزات أثناء المعالجة.
- الخيار 5: عادةً ما يتم دمج تطبيع الدفعة في الأوزان أثناء الاستدلال ولا يقلل من حجم النموذج من تلقاء نفسه.
- الخيار 1: لزيادة تكلفة الأجهزة
- الخيار 2: لضمان زمن استجابة عالٍ
- الخيار 3: للتخلص من الحاجة إلى أي أجهزة استشعار
- الخيار 4: لتقليل زمن الاستجابة وضمان الاستجابة في الوقت الفعلي
- الخيار 5: لجعل النظام يعتمد على شبكة Wi-Fi عامة
- الإجابة الصحيحة: الخيار 4
- شرح الإجابة الصحيحة: تتطلب التطبيقات المهمة للسلامة إجراءً فوريًا. تلغي المعالجة المتطورة الحاجة إلى رحلة ذهابًا وإيابًا إلى السحابة، مما يضمن أن تكون الاستجابات سريعة بما يكفي لمنع وقوع الحوادث.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: على الرغم من أن الأجهزة قد تكلف أكثر، فإن الهدف هو الأداء، وليس زيادة التكلفة.
- الخيار 2: الهدف هو تقليل زمن الاستجابة، وليس زيادته.
- الخيار 3: لا تزال هناك حاجة إلى أجهزة الاستشعار لجمع البيانات عند الحافة.
- الخيار 5: الحافة تتيح الحوسبة في الواقع التشغيل دون الاتصال بالإنترنت، مما يقلل الاعتماد على الشبكات الخارجية.
- الخيار 1: لتدريب نماذج اللغة الكبيرة
- الخيار 2: توفير نقل رسائل خفيف الوزن للأجهزة ذات النطاق الترددي المنخفض
- الخيار 3: لاستبدال نظام التشغيل لجهاز الحافة
- الخيار 4: للتشفير الصلب محركات الأقراص على الخادم
- الخيار 5: لعرض رسومات ثلاثية الأبعاد على متصفح الويب
- الإجابة الصحيحة: الخيار 2
- شرح الإجابة الصحيحة: MQTT هو بروتوكول نشر واشتراك مصمم للشبكات منخفضة الطاقة أو ذات زمن الاستجابة العالي أو الشبكات غير الموثوقة، مما يجعله مثاليًا لتوصيل مستشعرات إنترنت الأشياء بالبوابات.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: MQTT مخصص للمراسلة، وليس للتدريب المكثف على النماذج.
- الخيار 3: MQTT هو بروتوكول طبقة تطبيق، وليس نظام تشغيل.
- الخيار 4: الأمان هو ميزة، ولكن الغرض الأساسي هو الاتصال، وليس تشفير القرص.
- الخيار 5: تتم معالجة عرض الرسومات بواسطة وحدات معالجة الرسومات والمكتبات المتخصصة، وليس بروتوكولات المراسلة.
- محاولات غير محدودة: يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات للتأكد من إتقانها.
- بنك الأسئلة الأصلي: هذا بنك أسئلة أصلي ضخم مصمم لمنع الحفظ عن ظهر قلب.
- دعم المعلم: يمكنك الحصول على الدعم من المعلمين إذا كانت لديك أسئلة أو كنت بحاجة إلى توضيحات حول موضوعات معقدة.
- تحليل متعمق: يحتوي كل سؤال على شرح مفصل لمساعدتك افهم السبب وراء الإجابة.
- التعلم عبر الهاتف المحمول: متوافق تمامًا مع تطبيق Udemy للتعلم أثناء التنقل.
- خالي من المخاطر: ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا عن المحتوى.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول
