کتاب ساخت رابط کاربری هوشمند به سبک جارویس با راسپبری پای با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت رابط کاربری هوشمند به سبک جارویس با راسپبری پای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

موضوع میانی: پروژه‌های هوشمندسازی خانه با راسپبری پای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پروژه ساخت رابط کاربری هوشمند
  • 2. معرفی سخت‌افزار مورد نیاز: راسپبری پای و ماژول‌های جانبی
  • 3. راه‌اندازی سیستم‌عامل راسپبری پای (Raspberry Pi OS)
  • 4. آشنایی با محیط خط فرمان (Terminal) راسپبری پای
  • 5. نصب و پیکربندی پایتون برای راسپبری پای
  • 6. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای اینترنت اشیا
  • 7. آشنایی با کتابخانه SpeechRecognition پایتون
  • 8. پیاده‌سازی تشخیص گفتار آفلاین با استفاده از CMU Sphinx
  • 9. نصب و پیکربندی موتورهای تبدیل متن به گفتار (TTS)
  • 10. آشنایی با کتابخانه gTTS (Google Text-to-Speech) پایتون
  • 11. ساخت تابع تبدیل متن به گفتار در پایتون
  • 12. آشنایی با کتابخانه PyAudio برای مدیریت صدا
  • 13. ضبط و پخش صدا با استفاده از PyAudio
  • 14. ایجاد یک حلقه شنود برای دریافت دستورات صوتی
  • 15. پردازش دستورات صوتی و استخراج اطلاعات کلیدی
  • 16. ساخت یک سیستم پاسخگویی اولیه به دستورات صوتی
  • 17. کنترل دستگاه‌های هوشمند از طریق پایتون (لامپ، رله، سنسورها)
  • 18. آشنایی با پروتکل‌های ارتباطی IoT (MQTT, HTTP)
  • 19. ارتباط راسپبری پای با سرویس‌های ابری IoT
  • 20. ساخت یک داشبورد وب برای کنترل و نمایش اطلاعات
  • 21. استفاده از فریم‌ورک‌های وب پایتون (Flask, Django)
  • 22. طراحی رابط کاربری وب با HTML, CSS و JavaScript
  • 23. نمایش اطلاعات سنسورها در داشبورد وب
  • 24. کنترل دستگاه‌های هوشمند از طریق داشبورد وب
  • 25. پیاده‌سازی امنیت در ارتباطات IoT
  • 26. آشنایی با مفاهیم رمزنگاری و احراز هویت
  • 27. ساخت یک سیستم تشخیص چهره با استفاده از OpenCV
  • 28. ادغام سیستم تشخیص چهره با رابط کاربری هوشمند
  • 29. پیاده‌سازی قابلیت‌های یادگیری ماشین برای تشخیص الگوها
  • 30. استفاده از TensorFlow Lite برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی راسپبری پای
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پروژه‌های IoT
  • 32. مدیریت و به‌روزرسانی نرم‌افزار روی راسپبری پای
  • 33. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در پروژه‌های IoT
  • 34. استفاده از دیتابیس برای ذخیره اطلاعات (SQLite, MySQL)
  • 35. ساخت یک سیستم گزارش‌گیری و تحلیل داده
  • 36. پیاده‌سازی قابلیت‌های پیشرفته تشخیص گفتار (NLU)
  • 37. آشنایی با سرویس‌های NLU (Dialogflow, Rasa)
  • 38. ادغام سرویس‌های NLU با رابط کاربری هوشمند
  • 39. ساخت یک سیستم پیشنهاددهنده هوشمند
  • 40. آشنایی با الگوریتم‌های پیشنهاددهنده
  • 41. پیاده‌سازی یک سیستم یادآوری و برنامه‌ریزی
  • 42. ساخت یک سیستم مدیریت وظایف هوشمند
  • 43. ادغام رابط کاربری هوشمند با دستیارهای صوتی (Google Assistant, Alexa)
  • 44. استفاده از APIهای دستیارهای صوتی
  • 45. بهینه‌سازی عملکرد و پاسخگویی سیستم
  • 46. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ پایتون
  • 47. طراحی و ساخت جعبه (Case) مناسب برای پروژه
  • 48. نکات تکمیلی برای توسعه و گسترش پروژه
تگ‌ها: django flask home automation iot iot security jarvis machine learning opencv python raspberry pi smart home speech recognition tensorflow lite text to speech voice control

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.