در این دوره جامع و به‌روز، با کتابخانه قدرتمند Hugging Face Transformers.js آشنا خواهید شد که امکان اجرا و بهره‌برداری از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را به‌صورت مستقیم در محیط جاوااسکریپت فراهم می‌کند. این دوره طراحی شده تا توسعه‌دهندگان وب و برنامه‌نویسان فرانت‌اند بدون نیاز به سرور یا زیرساخت‌های پردازش سنگین، با استفاده از مدل‌های رایگان NLP، بینایی ماشین و صوت، گام به گام پروژه‌های کاربردی خود را پیاده‌سازی کنند. تمامی مباحث به زبان ساده، همراه با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی ارائه شده است تا دانشجویان بتوانند به‌سرعت و به شکل عملی یادگیری خود را تثبیت نمایند.

• مقدمه و نصب Transformers.js در پروژه‌های React و Vanilla JS
• آشنایی با ساختار مدل‌های Hugging Face و نحوه بارگذاری آنها از Hub
• پردازش متن با مدل‌های BERT و DistilBERT در مرورگر
• تولید متن (Text Generation) با GPT-2 و GPT-J
• طبقه‌بندی احساسات (Sentiment Analysis) و استخراج موجودیت‌های نامدار (NER)
• بینایی ماشین در جاوااسکریپت: استفاده از مدل‌های ViT و MobileViT
• تشخیص گفتار و تبدیل صدا به متن (ASR) با کتابخانه‌های Web Audio API
• بهینه‌سازی عملکرد و کاهش حجم مدل‌ها با تکنیک‌های کوانتیزیشن
• پیاده‌سازی رابط کاربری تعاملی برای نمایش نتایج در وبسایت
• پروژه نهایی: ساخت یک چت‌بات هوشمند و یک سامانه ترجمه نمونه

• نصب و راه‌اندازی کتابخانه @huggingface/transformers در انواع پروژه‌های JavaScript
• کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و بارگذاری آنها به‌صورت محلی و از راه دور
• پردازش و تحلیل متون طبیعی در مرورگر بدون نیاز به سرور
• پیاده‌سازی تولید متن و تکمیل خودکار جملات با استفاده از GPT
• بهره‌گیری از مدل‌های بینایی ماشین برای شناسایی تصویر
• تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و سرعت برای اجرای روان در وب
• طراحی و توسعه چت‌بات و رابط کاربری با قابلیت هدر و فوتر سفارشی
• درک کامل از مفاهیم پایه NLP و کاربرد عملی آن در وب

• آشنایی اولیه با زبان JavaScript و مفاهیم ES6+
• آشنایی با DOM و ساختار کلی HTML/CSS
• تجربه کار با npm یا Yarn برای مدیریت بسته‌ها
• آشنایی مقدماتی با React (در صورت استفاده از بخش‌های React)
• مرورگر مدرن (مانند Chrome، Firefox یا Edge) برای تست و اجرا

• اجرا بدون سرور: کاهش هزینه‌ها و پیچیدگی استقرار
• پشتیبانی از WebAssembly برای سرعت بالاتر
• قابلیت سفارشی‌سازی مدل‌ها متناسب با نیاز پروژه
• سرعت بارگذاری و پاسخ‌گویی بسیار مناسب در اپلیکیشن‌های تک‌صفحه‌ای
• استفاده ترکیبی با فریم‌ورک‌های معروف مانند Next.js و Vue.js
• نمونه‌های عملی در زمینه چت‌بات، تحلیل احساسات کاربر و ترجمه خودکار
• مدیریت حجم مدل با تکنیک‌های کوانتیزیشن و lazy loading

در این بخش به دو نمونه کد ساده اشاره می‌کنیم که نشان می‌دهد چگونه می‌توان در کمتر از ۱۰ خط کد یک مدل طبقه‌بندی احساسات را در مرورگر اجرا کرد:

• بارگذاری مدل و توکنایزر:

  import { pipeline } from '@xenova/transformers';
  
  async function run() {
    const sentiment = await pipeline('sentiment-analysis');
    const result = await sentiment('این دوره بسیار عالی است!');
    console.log(result);
  }
  
  run();

• تولید متن با GPT-2:

  const generator = await pipeline('text-generation', 'gpt2');
  const output = await generator('هوش مصنوعی آینده را', { max_length: 50 });
  console.log(output);

این مثال‌ها تنها نوک کوه یخ هستند و در دوره، روش‌های پیشرفته‌تر بارگذاری مدل‌های سفارشی، مدیریت حافظه و ادغام با رابط‌های کاربری مدرن آموزش داده می‌شود.

دوره Hugging Face Transformers.js برای توسعه‌دهندگانی طراحی شده که می‌خواهند قدرت هوش مصنوعی پیشرفته را به صورت مستقیم در مرورگر و با کمترین پیچیدگی در اختیار داشته باشند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود اپلیکیشن‌های هوشمند تحت وب، چت‌بات‌های گفتگو محور و ابزارهای تحلیل محتوا را به سرعت پیاده‌سازی کنید. همین حالا با دانلود رایگان این دوره از Udemy، مسیر تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی در JavaScript را آغاز کنید و از مزایای اجرای مدل‌ها در سمت کلاینت لذت ببرید.