اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی پیاده‌سازی تشخیص اشیاء و قطعه‌بندی تصویر با کتابخانه ML5.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی تشخیص اشیاء و قطعه‌بندی تصویر با کتابخانه ML5.js

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence)

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر در وب (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مرورگر
• 2. آشنایی با کتابخانه ML5.js و محیط اجرای آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش تصویر
• 4. مفاهیم پایه در بینایی ماشین و پردازش دیجیتال تصویر
• 5. آشنایی با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در یادگیری ماشین
• 6. ساختار داده‌ها و آرایه‌های تصویری در جاوا اسکریپت
• 7. کار با دوربین وب و دسترسی به ویدیو استریم
• 8. پیش‌پردازش تصاویر ورودی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. مفهوم قطعه‌بندی تصویر یا Image Segmentation
• 10. معرفی معماری شبکه عصبی UNet
• 11. کاربرد UNet در جداسازی سوژه از پس‌زمینه
• 12. پیاده‌سازی مدل BodyPix برای تشخیص بدن انسان
• 13. شناسایی نقاط کلیدی بدن با استفاده از BodyPix
• 14. کار با ماسک‌های تصویر در کتابخانه ML5.js
• 15. تغییر پس‌زمینه تصاویر در زمان واقعی با هوش مصنوعی
• 16. بهینه‌سازی نرخ فریم در پردازش‌های تصویری مرورگر
• 17. مدیریت حافظه و منابع سیستم در یادگیری ماشین کلاینت‌ساید
• 18. تکنیک‌های بهبود دقت در تشخیص اشیاء
• 19. استفاده از مدل‌های سفارشی در محیط وب
• 20. ترکیب فیلترهای گرافیکی با خروجی‌های هوش مصنوعی
• 21. کاربرد بینایی ماشین در تعاملات انسانی و رابط کاربری
• 22. پیاده‌سازی تشخیص حرکت برای کنترل برنامه‌های وب
• 23. تکنیک‌های کاهش نویز در تصاویر دریافتی از وب‌کم
• 24. اصول طراحی رابط کاربری برای برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 25. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین مرورگر
• 26. توسعه اپلیکیشن‌های تحت وب با قابلیت واقعیت افزوده ساده
• 27. آموزش ذخیره‌سازی نتایج پردازش تصویر در مرورگر
• 28. امنیت و حریم خصوصی در پردازش‌های تصویری محلی
• 29. اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین در کنسول مرورگر
• 30. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم هوشمند حذف پس‌زمینه ویدیو