اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی یادگیری ماشین در محیط وب با کتابخانه ml5.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین در محیط وب با کتابخانه ml5.js

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. معرفی محیط برنامه‌نویسی وب و کتابخانه ml5.js
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای یادگیری ماشین
• 4. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات در جاوا اسکریپت
• 5. آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر
• 6. کار با کتابخانه p5.js برای نمایش بصری داده‌ها
• 7. مفهوم شبکه‌های عصبی مصنوعی و نحوه عملکرد آن‌ها
• 8. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از Teachable Machine
• 9. پیاده‌سازی مدل طبقه‌بندی تصویر در محیط وب
• 10. استفاده از مدل MobileNet برای شناسایی اشیاء در تصاویر
• 11. کار با مدل PoseNet برای تشخیص وضعیت بدن انسان
• 12. پیاده‌سازی تشخیص حرکات بدن در پروژه‌های وب
• 13. آشنایی با مدل FaceApi برای تحلیل ویژگی‌های صورت
• 14. تشخیص احساسات و حالات چهره با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 15. مفهوم یادگیری نظارت شده و کاربرد آن در محیط وب
• 16. کار با مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی داده‌های عددی
• 17. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی متن برای تحلیل نظرات کاربران
• 18. پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی در جاوا اسکریپت
• 19. استفاده از مدل Word2Vec برای تحلیل معنایی کلمات
• 20. ساخت ابزارهای تولید متن خودکار با مدل‌های زبانی ساده
• 21. مدیریت و بهینه‌سازی بارگذاری مدل‌های سنگین در مرورگر
• 22. مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 23. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای بهبود تجربه کاربری در وب
• 24. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 25. بررسی محدودیت‌های پردازشی یادگیری ماشین در مرورگر
• 26. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در حافظه محلی
• 27. ارتباط بین مدل‌های هوش مصنوعی و پایگاه‌داده‌های وب
• 28. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های جاوا اسکریپتی
• 29. ایجاد رابط کاربری تعاملی برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 30. پیاده‌سازی یک پروژه کامل تشخیص اشیاء در لحظه
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در ابزارهای کمکی و دسترسی‌پذیری وب
• 32. آشنایی با مفاهیم پیشرفته در تنسورفلو جی‌اس TensorFlow.js
• 33. تفاوت‌ها و شباهت‌های ml5.js و TensorFlow.js
• 34. رفع خطاها و دیباگ کردن مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. اصول تست و ارزیابی دقت مدل‌های توسعه‌یافته
• 36. به‌کارگیری هوش مصنوعی در پروژه‌های آموزشی و پژوهشی
• 37. مستندسازی و انتشار پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 38. نقشه راه برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی پیشرفته
• 39. جمع‌بندی و پروژه‌های نهایی کاربردی