کتاب آموزش کاربردی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با جاوااسکریپت (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 با جاوااسکریپت (TensorFlow.js)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین در محیط‌های تحت وب

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری یادگیری ماشین در مرورگر
• 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js و جایگاه آن در توسعه وب
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی با جاوااسکریپت
• 4. ساختار داده‌ها و مدیریت تانسورها در TensorFlow.js
• 5. عملیات ریاضی پایه و جبر خطی در محیط مرورگر
• 6. مفاهیم اولیه یادگیری تحت نظارت و رگرسیون خطی
• 7. پیاده‌سازی مدل رگرسیون ساده با جاوااسکریپت
• 8. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازها در مدل‌های یادگیری
• 9. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از لایه‌های عصبی
• 10. کار با داده‌های متنی و پردازش اولیه در سمت کلاینت
• 11. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های وب
• 12. انتقال یادگیری و شخصی‌سازی مدل‌های آماده
• 13. کار با کتابخانه Vis.js برای بصری‌سازی روند آموزش مدل
• 14. مدیریت حافظه در عملیات سنگین هوش مصنوعی در مرورگر
• 15. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای اجرا در دستگاه‌های کاربر
• 16. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای بارگذاری سریع‌تر
• 17. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی متراکم در جاوااسکریپت
• 18. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 19. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از وب‌کم
• 20. تحلیل داده‌های سری زمانی در محیط مرورگر
• 21. کار با کتابخانه Brain.js به عنوان جایگزین سبک
• 22. استفاده از WebGL برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری محاسبات
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده در وب‌سایت
• 24. درک مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های وب
• 25. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود دقت مدل
• 26. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در مرورگر
• 27. اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به پایگاه داده‌های محلی
• 28. پیاده‌سازی تعاملات هوشمند بین کاربر و رابط کاربری
• 29. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط سمت کلاینت
• 30. حفاظت از داده‌های کاربر در پردازش‌های محلی
• 31. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی در محیط وب
• 32. استفاده از Web Workers برای اجرای محاسبات در پس‌زمینه
• 33. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد
• 34. خطایابی و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر
• 35. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با فریم‌ورک‌های مدرن وب
• 36. ساخت یک اپلیکیشن تشخیص چهره مبتنی بر وب
• 37. پیاده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل نظرات
• 38. استفاده از Node.js برای مدیریت مدل‌های سمت سرور
• 39. مقایسه اجرای مدل در مرورگر و سمت سرور
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار هوشمند وب‌محور