کتاب پیاده‌سازی کاربردی یادگیری ماشین در مرورگر و وب‌سایت‌ها با استفاده از JavaScript و TensorFlow.js با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی کاربردی یادگیری ماشین در مرورگر و وب‌سایت‌ها با استفاده از JavaScript و TensorFlow.js

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در توسعه وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم یادگیری ماشین در محیط مرورگر
• 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js و معماری آن
• 3. تنظیم محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز برای وب
• 4. مدیریت داده‌ها و تنسورها در جاوا اسکریپت
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی در سمت کاربر
• 6. ساخت اولین مدل یادگیری ماشین با استفاده از لایه‌های Sequential
• 7. درک توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 8. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در مرورگر
• 9. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در مدل‌های تحت وب
• 10. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از داده‌های متنی
• 11. کار با APIهای کار با تصاویر در HTML5 برای هوش مصنوعی
• 12. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص اشیاء
• 13. انتقال یادگیری و سفارشی‌سازی مدل‌های موجود
• 14. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی در مرورگر
• 15. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای کاهش مصرف حافظه مرورگر
• 16. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در IndexedDB
• 17. استفاده از WebGL برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری محاسبات
• 18. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای سبک‌سازی مدل‌های وب
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده در سمت کاربر
• 20. تحلیل تعاملی داده‌ها با استفاده از نمودارهای کتابخانه TensorFlow.js Vis
• 21. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین در سمت کلاینت
• 22. حریم خصوصی کاربر و پردازش داده‌ها در دستگاه کاربر
• 23. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در کنسول مرورگر
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با فریم‌ورک‌های React و Vue
• 25. استفاده از Web Workers برای جلوگیری از مسدود شدن رابط کاربری
• 26. طراحی رابط کاربری هوشمند مبتنی بر پیش‌بینی‌های مدل
• 27. ارزیابی دقت و صحت مدل در محیط واقعی وب
• 28. پیاده‌سازی تشخیص چهره با استفاده از مدل‌های آماده
• 29. کار با داده‌های صوتی و پردازش سیگنال در مرورگر
• 30. استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل نظرات کاربران
• 31. تکنیک‌های مدیریت حافظه در مدل‌های سنگین وب
• 32. مستندسازی و استقرار پروژه‌های هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها
• 33. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین سمت کلاینت
• 34. آینده هوش مصنوعی در وب و استانداردهای نوین مرورگرها