کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در مرورگر با TensorFlow.js با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در مرورگر با TensorFlow.js

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر وب

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین در محیط مرورگر
• 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js و معماری آن
• 3. تنظیم محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز در وب
• 4. مفاهیم پایه تنسورها و عملیات ریاضی در TensorFlow.js
• 5. مدیریت حافظه در پردازش‌های گرافیکی مرورگر
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها در سمت کلاینت
• 7. ساخت اولین مدل یادگیری ماشین ساده با استفاده از لایه‌های عصبی
• 8. آشنایی با مفاهیم رگرسیون خطی و پیاده‌سازی آن در وب
• 9. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از داده‌های متنی
• 10. کار با توابع فعال‌ساز و بهینه‌سازها در مدل‌های وب
• 11. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در مرورگر
• 12. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models) در پروژه
• 13. شناسایی اشیاء در تصاویر با استفاده از TensorFlow.js
• 14. پیاده‌سازی تشخیص چهره و تحلیل حالات صورت در مرورگر
• 15. کار با کتابخانه MediaPipe در کنار TensorFlow.js
• 16. پردازش بلادرنگ ویدئو از وب‌کم کاربر
• 17. تحلیل داده‌های صوتی و تشخیص گفتار در محیط وب
• 18. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای شخصی‌سازی مدل‌ها
• 19. بهینه‌سازی مدل‌ها برای افزایش سرعت اجرا در مرورگر
• 20. استفاده از WebGL برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری مدل‌ها
• 21. آشنایی با WebAssembly و نقش آن در بهبود عملکرد مدل‌ها
• 22. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای بارگذاری سریع‌تر
• 23. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی وب
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده در سمت کاربر
• 25. نحوه ارزیابی دقت مدل در محیط مرورگر
• 26. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مرورگر
• 27. حفظ حریم خصوصی کاربران با پردازش داده‌ها در سمت کلاینت
• 28. طراحی رابط کاربری تعاملی برای نمایش نتایج هوش مصنوعی
• 29. پیاده‌سازی پروژه‌های تشخیص حرکت دست در وب
• 30. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با فریم‌ورک‌های وب مانند React
• 31. تست و دیباگ مدل‌های هوش مصنوعی در ابزارهای توسعه‌دهنده مرورگر
• 32. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در مرورگرهای موبایل
• 33. استفاده از داده‌های حجیم با IndexedDB در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی برای تحلیل داده‌های کاربران
• 35. ساخت یک اپلیکیشن وب مبتنی بر هوش مصنوعی از صفر تا صد
• 36. آشنایی با آینده هوش مصنوعی در وب و استانداردهای جدید وب