اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی تشخیص و طبقه‌بندی وضعیت‌های حرکتی بدن با کتابخانه ML5.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تشخیص و طبقه‌بندی وضعیت‌های حرکتی بدن با کتابخانه ML5.js

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

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در بینایی ماشین و تشخیص وضعیت بدن
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی و کتابخانه ML5.js
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش تصویر در مرورگر
• 4. آشنایی با مدل PoseNet و کاربرد آن در شناسایی نقاط کلیدی بدن
• 5. دریافت و تحلیل جریان ویدئویی از دوربین وب‌کم
• 6. استخراج مختصات نقاط کلیدی بدن با استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 7. پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای آماده‌سازی جهت طبقه‌بندی
• 8. مبانی یادگیری نظارت‌شد و نقش آن در طبقه‌بندی وضعیت‌ها
• 9. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های وضعیت حرکتی بدن
• 10. ایجاد ساختار داده‌ای برای ذخیره ویژگی‌های استخراج‌شده از بدن
• 11. کار با ماژول NeuralNetwork در کتابخانه ML5.js
• 12. تعریف معماری شبکه عصبی برای طبقه‌بندی وضعیت‌ها
• 13. فرایند آموزش مدل طبقه‌بندی وضعیت بدن با داده‌های جمع‌آوری شده
• 14. تنظیم پارامترهای آموزشی و بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 15. ارزیابی دقت مدل در تشخیص وضعیت‌های مختلف
• 16. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در مرورگر
• 17. پیاده‌سازی رابط کاربری برای نمایش وضعیت‌های شناسایی شده
• 18. مدیریت رخدادها و به‌روزرسانی لحظه‌ای خروجی مدل
• 19. بهینه‌سازی عملکرد پردازش تصویر برای کاهش تأخیر در مرورگر
• 20. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در وب
• 21. تکنیک‌های افزایش دقت در تشخیص حرکات پیچیده بدن
• 22. استفاده از فیلترهای نرم‌کننده برای پایداری در شناسایی وضعیت
• 23. تلفیق خروجی مدل با المان‌های گرافیکی در محیط وب
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های ساده تعاملی مبتنی بر وضعیت بدن
• 25. امنیت و حفظ حریم خصوصی در پردازش تصاویر دوربین در مرورگر
• 26. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 27. مقیاس‌پذیری پروژه‌های بینایی ماشین در محیط‌های آموزشی
• 28. ارائه راهکارهایی برای بهبود تجربه کاربری در تعامل با هوش مصنوعی
• 29. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص تمرینات ورزشی استاندارد
• 30. تست نهایی و مستندسازی کدهای پروژه طبق استانداردهای مهندسی نرم‌افزار