کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با TensorFlow.js و JavaScript در پروژه‌های کاربردی و بومی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با TensorFlow.js و JavaScript در پروژه‌های کاربردی و بومی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در محیط وب

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش جاوا اسکریپت در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js و محیط اجرای آن
• 3. ساختار داده‌ها و مدیریت تنسورها در TensorFlow.js
• 4. عملیات ریاضی پایه و جبر خطی برای یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها در محیط مرورگر و Node.js
• 6. مفاهیم پایه رگرسیون خطی و پیاده‌سازی آن با جاوا اسکریپت
• 7. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون چندمتغیره
• 8. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی با روش گرادیان کاهشی
• 9. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از الگوریتم لجستیک
• 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 11. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 12. ساختار لایه‌ها در شبکه عصبی و پیکربندی مدل‌های متراکم
• 13. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از tf.layers
• 14. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در آموزش شبکه‌های عصبی
• 15. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استفاده از Dropout و Regularization برای بهبود دقت مدل
• 17. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 18. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن و پولینگ در TensorFlow.js
• 19. آشنایی با انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا در مرورگر
• 21. مدیریت حافظه در TensorFlow.js برای برنامه‌های کاربردی
• 22. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در محیط وب
• 23. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل متن و پردازش زبان
• 24. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 25. استفاده از TensorFlow.js در محیط سمت سرور با Node.js
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با فریم‌ورک‌های وب
• 27. توسعه رابط کاربری تعاملی برای نمایش خروجی‌های مدل
• 28. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی کاربر
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بومی با استفاده از یادگیری ماشین
• 30. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای دستگاه‌های موبایل و سخت‌افزارهای ضعیف
• 31. استفاده از WebGL برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری محاسبات تنسوری
• 32. مبانی یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 33. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های آماری بومی
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص چهره و اشیاء با کتابخانه tfjs-models
• 35. بررسی چالش‌های امنیتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. تکنیک‌های اعتبارسنجی و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در داده‌های وب
• 38. معماری سیستم‌های هوشمند مقیاس‌پذیر در بستر وب
• 39. پروژه عملی: طراحی سامانه هوشمند تحلیل داده‌های محلی
• 40. ارائه نهایی و استقرار پروژه در محیط‌های عملیاتی و بومی