اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مرورگر با استفاده از TensorFlow.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مرورگر با استفاده از TensorFlow.js

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و نقش مرورگر در هوش مصنوعی
• 2. معرفی کتابخانه TensorFlow.js و ساختار آن
• 3. تنظیم محیط توسعه و نصب ابزارهای لازم
• 4. مبانی کار با تانسورها و عملیات ریاضی در TensorFlow.js
• 5. مدیریت حافظه در مرورگر برای پردازش‌های سنگین
• 6. درک مدل‌های یادگیری ماشین و چرخه حیات آن‌ها
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها در سمت کلاینت با استفاده از JavaScript
• 8. آموزش رگرسیون خطی ساده با TensorFlow.js
• 9. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از لایه‌های عصبی
• 10. کار با توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی
• 11. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در آموزش مدل‌ها
• 12. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در مرورگر
• 13. انتقال یادگیری و شخصی‌سازی مدل‌های موجود
• 14. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌ها در حافظه مرورگر و IndexedDB
• 15. کار با کتابخانه tfjs-vis برای مصور‌سازی فرآیند آموزش
• 16. پیاده‌سازی تشخیص تصویر در محیط وب
• 17. کار با دوربین وب‌کم برای پردازش ویدیو در لحظه
• 18. آشنایی با مدل‌های تشخیص اشیاء و پیاده‌سازی آن‌ها
• 19. پردازش متن و تحلیل احساسات در مرورگر
• 20. کار با مدل‌های پردازش زبان طبیعی سبک
• 21. استفاده از WebGL برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری محاسبات
• 22. آشنایی با WebGPU و آینده پردازش‌های هوش مصنوعی در وب
• 23. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در دستگاه‌های با منابع محدود
• 24. تکنیک‌های کوانتایزاسیون مدل برای کاهش حجم
• 25. بررسی چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در هوش مصنوعی سمت کلاینت
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای دقت
• 27. عیب‌یابی و دیباگ کردن مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر
• 28. توسعه اپلیکیشن‌های وب تعاملی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 29. استفاده از TensorFlow.js در محیط Node.js برای هماهنگی با سرور
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با فریم‌ورک‌های وب
• 31. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم کاربر
• 32. آینده یادگیری ماشین در وب و چشم‌انداز فناوری‌های نوین