این دوره طراحی شده است تا شما را به یک توسعه‌دهنده فول‌استک هوش مصنوعی تبدیل کند که قادر به ساخت وب‌اپلیکیشن‌های پیشرفته با قابلیت‌های هوشمند است. مهمترین مهارت‌هایی که کسب خواهید کرد عبارتند از:

• آشنایی عمیق با YOLO-NAS: یادگیری مدل YOLO-NAS، یکی از جدیدترین و کارآمدترین معماری‌های تشخیص اشیاء، از تئوری تا پیاده‌سازی عملی برای کاربردهای بلادرنگ و با کارایی بالا.
• کار با APIهای OpenAI: تسلط بر استفاده از APIهای قدرتمند OpenAI، شامل GPT (برای تولید متن، خلاصه‌سازی و مکالمه هوشمند)، DALL-E (برای تولید تصویر از توصیفات متنی) و سایر مدل‌ها جهت ایجاد قابلیت‌های خلاقانه و هوشمند در اپلیکیشن‌هایتان.
• درک و پیاده‌سازی SAM: آموزش مدل Segment Anything Model (SAM) برای تقسیم‌بندی دقیق اشیاء در تصاویر، که کاربردهای فراوانی در ویرایش تصویر، تحلیل پزشکی، و بینایی ماشین صنعتی دارد.
• ساخت بک‌اند با Flask: یادگیری Flask به عنوان یک میکروفریم‌ورک قدرتمند پایتون برای ساخت APIهای RESTful مستحکم و مدیریت منطق سمت سرور برای ادغام مدل‌های هوش مصنوعی.
• طراحی واسط کاربری با Streamlit: تسلط بر Streamlit برای ساخت داشبوردهای داده‌ای و وب‌اپلیکیشن‌های تعاملی و کاربرپسند به سرعت و با کمترین کدنویسی، ایده‌آل برای نمایش نتایج AI.
• تکنیک‌های ادغام پیشرفته: نحوه اتصال و هماهنگ‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی (YOLO-NAS, OpenAI, SAM) به بک‌اند Flask و نمایش نتایج پویا و جذاب در فرانت‌اند Streamlit.
• بهینه‌سازی و استقرار: نکات کلیدی برای بهینه‌سازی عملکرد وب‌اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی، مدیریت منابع، و استقرار آن‌ها بر روی سرورهای ابری برای دسترسی عمومی.

این دوره آموزشی منحصر به فرد، مزایای متعددی برای شرکت‌کنندگان دارد که آن‌ها را در مسیر حرفه‌ای خود پیشتاز می‌سازد و به آن‌ها امکان می‌دهد پروژه‌های نوآورانه خلق کنند:

• پر کردن شکاف بین نظریه و عمل: شما نه تنها با جدیدترین مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوید، بلکه یاد می‌گیرید چگونه آن‌ها را به محصولات عملی، کارآمد و قابل استفاده برای مخاطبان واقعی تبدیل کنید.
• افزایش مهارت‌های شغلی: با کسب تجربه عملی عمیق در ادغام AI و توسعه وب، مهارت‌های شما به شدت برای نقش‌های کلیدی مانند مهندس AI/ML، توسعه‌دهنده فول‌استک و دانشمند داده در بازار کار ارزشمندتر خواهد شد.
• ساخت پورتفولیو قدرتمند: در طول دوره، پروژه‌های کاربردی و چالش‌برانگیز متعددی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی خواهید کرد که می‌توانید آن‌ها را با افتخار به پورتفولیوی خود اضافه کرده و توانایی‌های عملی‌تان را به کارفرمایان یا مشتریان بالقوه به نمایش بگذارید.
• تسلط بر ابزارهای پیشرفته: با ابزارهایی مانند YOLO-NAS، OpenAI API، SAM، Flask و Streamlit کار خواهید کرد که همگی از اجزای اصلی و محبوب اکوسیستم هوش مصنوعی و توسعه وب مدرن هستند.
• توانایی حل مسائل واقعی: با دیدن مثال‌های عملی، سناریوهای کاربردی و پروژه‌های چالش‌برانگیز، قادر خواهید بود مسائل پیچیده دنیای واقعی را با راه‌حل‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی حل کنید.
• آمادگی برای بازار کار: این دوره شما را برای ورود به بازار کار پویا و رقابتی هوش مصنوعی و توسعه وب با دانش، تجربه و اعتماد به نفس لازم آماده می‌کند.

برای بهره‌برداری حداکثری از مطالب این دوره و تضمین یک تجربه یادگیری مؤثر، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: درک قوی از مفاهیم پایه پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع، کار با کلاس‌ها و اشیاء (OOP) و استفاده از کتابخانه‌های استاندارد ضروری است.
• مفاهیم اولیه وب: آشنایی ابتدایی با نحوه کار اینترنت، پروتکل HTTP، اصول RESTful APIها و درک کلی از مفاهیم فرانت‌اند (Front-end) و بک‌اند (Back-end) در توسعه وب مفید خواهد بود.
• مبانی یادگیری ماشین (اختیاری): درک کلی از مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، مانند داده‌های آموزشی و آزمایشی، مدل‌ها، و ارزیابی عملکرد می‌تواند به درک بهتر مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند، اما اجباری نیست زیرا مفاهیم لازم در طول دوره به صورت کاربردی پوشش داده می‌شوند.
• کار با خط فرمان: آشنایی پایه با محیط ترمینال یا خط فرمان (Command Line/Shell) برای نصب پکیج‌ها، اجرای اسکریپت‌ها و مدیریت محیط‌های مجازی.

حتی اگر در برخی از این موارد کمی ضعف دارید، با تلاش و پشتکار می‌توانید در طول دوره آن‌ها را تقویت کنید. تمرکز اصلی دوره بر روی پیاده‌سازی عملی و گام به گام است.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده است تا شما را گام به گام از مفاهیم پایه تا ساخت پروژه‌های پیشرفته و قابل استفاده در دنیای واقعی راهنمایی کند:

• ماژول ۱: مقدمات توسعه وب‌اپلیکیشن‌های هوشمند

  • معرفی و نصب Flask: راه‌اندازی، ایجاد روت‌ها، کار با تمپلیت‌های HTML و ساخت APIهای RESTful پایه.
  • معرفی و نصب Streamlit: راه‌اندازی، استفاده از ویجت‌ها، و ساخت داشبوردهای داده‌ای و وب‌اپلیکیشن‌های تعاملی.
  • آماده‌سازی محیط توسعه: مدیریت وابستگی‌های پروژه با Virtual Environments و Pip.
  • پروژه عملی: ساخت یک وب‌اپلیکیشن ساده با Flask به عنوان بک‌اند و Streamlit به عنوان فرانت‌اند برای نمایش “Hello World” و درک ارتباط آن‌ها.

• ماژول ۲: تسلط بر تشخیص اشیاء با YOLO-NAS

  • مفاهیم پیشرفته تشخیص اشیاء و بررسی تکامل مدل‌های YOLO از ابتدا تا YOLO-NAS.
  • آشنایی با معماری، مزایا و ویژگی‌های کلیدی YOLO-NAS برای تشخیص اشیاء با سرعت و دقت بالا.
  • پیاده‌سازی YOLO-NAS برای تشخیص اشیاء روی تصاویر ثابت و فیدهای ویدیویی بلادرنگ.
  • ادغام مدل YOLO-NAS با Flask برای ساخت یک API تشخیص اشیاء که تصاویر را دریافت و اشیاء شناسایی شده را برمی‌گرداند.
  • نمایش تعاملی نتایج تشخیص اشیاء در واسط کاربری Streamlit با قابلیت آپلود تصویر یا پخش ویدیو.
  • پروژه عملی: توسعه یک وب‌اپلیکیشن تشخیص اشیاء بلادرنگ (real-time object detection) که کاربران می‌توانند تصاویر را آپلود کنند یا فید ویدیویی را متصل کرده و اشیاء را به صورت لحظه‌ای تشخیص داده و هایلایت کند.

• ماژول ۳: قدرت‌بخشیدن به اپلیکیشن‌ها با OpenAI API

  • آشنایی با مدل‌های Generative AI و بررسی سرویس‌های متنوع ارائه شده توسط OpenAI.
  • کار با APIهای GPT-3.5/GPT-4 برای تولید متن، خلاصه‌سازی، ترجمه و مکالمات طبیعی.
  • استفاده از DALL-E برای تولید تصاویر خلاقانه از توصیفات متنی.
  • تکنیک‌های Prompt Engineering برای کسب بهترین و دقیق‌ترین نتایج از مدل‌های هوش مصنوعی OpenAI.
  • ادغام OpenAI API با Flask برای ایجاد سرویس‌های هوشمند تولید محتوا و پردازش زبان طبیعی.
  • نمایش و تعامل با خروجی‌های مدل‌های OpenAI در Streamlit به صورت پویا.
  • پروژه عملی: ساخت یک وب‌اپلیکیشن دستیار هوشمند مبتنی بر متن که قادر به پاسخگویی به سوالات پیچیده، خلاصه‌سازی متون طولانی و تولید محتوای خلاقانه باشد. همچنین یک بخش برای تولید تصویر از توصیفات متنی توسط کاربر.

• ماژول ۴: تقسیم‌بندی تصاویر با Segment Anything Model (SAM)

  • مفاهیم تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation) و اهمیت آن در بینایی ماشین و ویرایش تصویر.
  • معرفی مدل SAM و کاربردهای وسیع آن در جداسازی دقیق اشیاء از پس‌زمینه.
  • پیاده‌سازی SAM برای تقسیم‌بندی تصاویر با ورودی‌های مختلف مانند نقاط کلیک شده، جعبه‌های انتخابی یا متن.
  • ادغام SAM با Flask برای ایجاد یک سرویس تقسیم‌بندی تصویر که قابلیت دریافت تصویر و نقاط ورودی را داشته باشد.
  • نمایش نتایج تقسیم‌بندی تعاملی و قابلیت ماسک‌گذاری در واسط کاربری Streamlit.
  • پروژه عملی: توسعه یک ابزار وب‌محور برای ویرایش تصویر که به کاربر اجازه می‌دهد با کلیک یا انتخاب ناحیه، اشیاء خاصی را از تصویر جدا کرده، ماسک کند یا پس‌زمینه را حذف نماید.

• ماژول ۵: ادغام پیشرفته و استقرار

  • ترکیب مدل‌های مختلف (YOLO-NAS, OpenAI, SAM) در یک وب‌اپلیکیشن واحد برای ایجاد قابلیت‌های چندمنظوره.
  • بهینه‌سازی عملکرد وب‌اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی (مدیریت حافظه، پردازش موازی و افزایش سرعت پاسخ‌دهی).
  • استفاده از Docker برای بسته‌بندی و ایزوله‌سازی کامل اپلیکیشن و وابستگی‌های آن برای استقرار آسان.
  • استراتژی‌های استقرار وب‌اپلیکیشن‌ها بر روی سرویس‌های ابری محبوب (مانند Heroku, AWS Elastic Beanstalk, Google Cloud Run).
  • مبانی امنیت در وب‌اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و محافظت از APIها.
  • پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک وب‌اپلیکیشن جامع و پیشرفته که از چندین مدل AI به صورت همزمان استفاده کند، مثلاً یک پلتفرم تحلیل تصویر هوشمند که اشیاء را تشخیص داده، قسمت‌بندی کند و توضیحات متنی هوشمند بر اساس محتوای تصویر ارائه دهد.