🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Node.js Computer Vision Applications: کاربردهای دید کامپیوتر Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر دوره و نقشه راه
• 2. دید کامپیوتر چیست و چرا Node.js؟
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه (Node.js, npm, VS Code)
• 4. مروری بر مبانی جاوا اسکریپت مدرن (ES6+)
• 5. آشنایی با Event Loop و مدل غیرهمزمان در Node.js
• 6. کار با فایل سیستم (File System) در Node.js
• 7. مبانی استریم‌ها (Streams) در Node.js
• 8. مدیریت پکیج‌ها با npm و package.json
• 9. آشنایی با کتابخانه OpenCV و نقش آن
• 10. نصب و راه‌اندازی opencv4nodejs
• 11. اولین برنامه: خواندن و نمایش یک تصویر
• 12. مفاهیم پایه تصویر: پیکسل، کانال رنگی و ماتریس
• 13. کار با فضاهای رنگی (BGR, RGB, HSV, Grayscale)
• 14. تبدیل تصاویر به Grayscale
• 15. ذخیره کردن تصاویر پردازش شده در فایل
• 16. خواندن و پردازش فریم‌های ویدیو از یک فایل
• 17. اتصال به وب‌کم و دریافت تصویر زنده
• 18. نوشتن و ذخیره کردن فایل‌های ویدیویی
• 19. ترسیم اشکال هندسی پایه روی تصاویر (خط، دایره، مستطیل)
• 20. افزودن متن به تصاویر و ویدیوها
• 21. تغییر ابعاد (Resize) و برش (Crop) تصاویر
• 22. چرخش (Rotation) و تبدیل‌های آفین (Affine Transformations)
• 23. آستانه‌گذاری (Thresholding) ساده و باینری
• 24. آستانه‌گذاری تطبیقی (Adaptive Thresholding)
• 25. آستانه‌گذاری Otsu برای جداسازی خودکار پیش‌زمینه و پس‌زمینه
• 26. فیلترها و هموارسازی تصاویر (Image Smoothing)
• 27. اعمال فیلتر Gaussian Blur برای کاهش نویز
• 28. اعمال فیلتر Median Blur و Bilateral Filtering
• 29. عملیات مورفولوژیک: فرسایش (Erosion) و اتساع (Dilation)
• 30. عملیات مورفولوژیک: بازکردن (Opening) و بستن (Closing)
• 31. آشکارسازی لبه با الگوریتم Canny
• 32. آشکارسازی لبه با فیلترهای Sobel و Laplacian
• 33. هیستوگرام تصویر و کاربردهای آن
• 34. یکنواخت‌سازی هیستوگرام (Histogram Equalization)
• 35. مقدمه‌ای بر کانتورها (Contours)
• 36. یافتن و ترسیم کانتورها در تصویر
• 37. ویژگی‌های کانتور: مساحت، محیط و مرکز
• 38. تقریب کانتور و ایجاد چندضلعی‌های ساده‌تر
• 39. ترسیم Bounding Box و دایره محیطی برای کانتورها
• 40. تطبیق الگو (Template Matching) در تصاویر
• 41. تبدیل هاف (Hough Transform) برای تشخیص خطوط
• 42. تبدیل هاف برای تشخیص دایره‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دید کامپیوتر
• 44. آشنایی با TensorFlow.js و کاربرد آن در Node.js
• 45. راه‌اندازی TensorFlow.js (CPU و GPU) در محیط Node.js
• 46. بارگذاری و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 47. طبقه‌بندی تصویر با مدل MobileNet
• 48. مفهوم تشخیص اشیا (Object Detection)
• 49. تشخیص اشیا با مدل‌های SSD و YOLO
• 50. پردازش خروجی مدل‌های تشخیص اشیا (Bounding Boxes و Scores)
• 51. تشخیص چهره با استفاده از Haar Cascades
• 52. مفهوم و محدودیت‌های Haar Cascades
• 53. تشخیص چهره با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق (SSD, MTCNN)
• 54. آشکارسازی نقاط کلیدی چهره (Facial Landmarks)
• 55. مقدمه‌ای بر بازشناسی چهره (Face Recognition)
• 56. استخراج ویژگی‌های چهره (Embeddings) برای بازشناسی
• 57. تشخیص متن در تصاویر (OCR) با Tesseract.js
• 58. راه‌اندازی و استفاده از Tesseract.js در Node.js
• 59. بهبود دقت OCR با پیش‌پردازش تصویر
• 60. تخمین وضعیت بدن (Pose Estimation) با PoseNet/MoveNet
• 61. مبانی ساخت اپلیکیشن وب با Express.js
• 62. ایجاد یک API برای آپلود و پردازش تصویر
• 63. طراحی Endpoints برای سرویس‌های دید کامپیوتر
• 64. مدیریت آپلود فایل با Multer
• 65. ساخت یک سرویس API برای تبدیل تصویر به Grayscale
• 66. ساخت یک سرویس API برای تشخیص اشیا در تصویر آپلود شده
• 67. مبانی WebSocket برای ارتباطات بی‌درنگ
• 68. ارسال تصویر از کلاینت به سرور با WebSocket
• 69. پردازش زنده فریم‌های ویدیویی در سرور Node.js
• 70. ارسال فریم‌های پردازش شده از سرور به کلاینت
• 71. ساخت یک رابط کاربری ساده با HTML و JavaScript
• 72. پروژه اول: اپلیکیشن اسکنر اسناد موبایل
• 73. پروژه اول: پیش‌پردازش و تصحیح پرسپکتیو تصویر
• 74. پروژه اول: خروجی گرفتن به‌صورت PDF
• 75. پروژه دوم: اپلیکیشن فیلتر زنده چهره (مانند اینستاگرام)
• 76. پروژه دوم: اعمال فیلتر بر اساس نقاط کلیدی چهره
• 77. پروژه دوم: بهینه‌سازی برای عملکرد بی‌درنگ
• 78. پروژه سوم: سیستم نظارتی تشخیص حرکت
• 79. پروژه سوم: ذخیره ویدیو هنگام تشخیص حرکت
• 80. پروژه سوم: ارسال نوتیفیکیشن
• 81. چالش‌های عملکردی دید کامپیوتر در Node.js
• 82. استفاده از Worker Threads برای پردازش‌های سنگین
• 83. انتقال پردازش تصویر به یک Thread جداگانه
• 84. استفاده از Child Processes برای وظایف ایزوله
• 85. ارتباط بین فرآیند اصلی و Child Process
• 86. مدیریت حافظه در برنامه‌های پردازش تصویر
• 87. جلوگیری از Memory Leak در استریم‌های طولانی‌مدت
• 88. مقدمه‌ای بر افزودنی‌های C++ (N-API)
• 89. چرا و چه زمانی از کدهای C++ در Node.js استفاده کنیم؟
• 90. ساخت یک تابع ساده C++ برای پردازش تصویر
• 91. کامپایل و استفاده از افزودنی C++ در Node.js
• 92. مقایسه عملکرد کد Native C++ با JavaScript
• 93. کانتینرسازی اپلیکیشن با Docker
• 94. نوشتن یک Dockerfile برای اپلیکیشن Node.js CV
• 95. مدیریت وابستگی‌های سیستمی (مانند OpenCV) در Docker
• 96. استفاده از Docker Compose برای محیط توسعه
• 97. استراتژی‌های استقرار (Deployment) اپلیکیشن
• 98. مدیریت خطا و ثبت وقایع (Logging) در اپلیکیشن‌های CV
• 99. ملاحظات امنیتی برای APIهای دید کامپیوتر
• 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده

Node.js Computer Vision Applications: ورود به دنیای هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت

آیا آماده‌اید تا مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را به سطح جدیدی ارتقا دهید؟ آیا رویای ساخت پروژه‌های هوشمند با استفاده از قدرت دید کامپیوتر را در سر دارید؟ دوره جامع "Node.js Computer Vision Applications" دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در این دوره، شما نه تنها با مفاهیم اساسی دید کامپیوتر آشنا می‌شوید، بلکه یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از Node.js و کتابخانه‌های قدرتمند آن، برنامه‌های کاربردی و هوشمندی را طراحی و پیاده‌سازی کنید که قادر به تشخیص چهره، تحلیل تصاویر، شناسایی اشیاء و بسیاری قابلیت‌های دیگر باشند. این دوره، پلی است بین دنیای جذاب هوش مصنوعی و تسلط شما بر جاوا اسکریپت.

درباره دوره

این دوره جامع، شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته در زمینه کاربردهای دید کامپیوتر با Node.js همراهی می‌کند. با یادگیری مفاهیم کلیدی و تکنیک‌های عملی، قادر خواهید بود پروژه‌های واقعی و کاربردی را پیاده‌سازی کنید. تمرکز اصلی این دوره بر یادگیری عملی و ارائه مثال‌های کاربردی است تا شما بتوانید به سرعت مهارت‌های لازم را کسب کرده و وارد بازار کار شوید.

موضوعات کلیدی

• مقدمه‌ای بر دید کامپیوتر و کاربردهای آن
• آشنایی با Node.js و محیط توسعه
• نصب و پیکربندی کتابخانه‌های دید کامپیوتر در Node.js (مانند OpenCV.js, TensorFlow.js)
• پردازش تصویر با Node.js
• تشخیص چهره و ردیابی چهره
• شناسایی اشیاء در تصاویر و ویدیوها
• یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در دید کامپیوتر
• ساخت برنامه‌های کاربردی تشخیص متن (OCR)
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و کاربردی
• بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های دید کامپیوتر

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• برنامه‌نویسان جاوا اسکریپت که علاقه‌مند به یادگیری دید کامپیوتر هستند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی و علوم داده.
• افرادی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود و ورود به بازار کار پررونق هوش مصنوعی هستند.
• کارآفرینانی که قصد دارند ایده‌های نوآورانه خود را در زمینه دید کامپیوتر پیاده‌سازی کنند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

• یادگیری مهارت‌های پرطرفدار و مورد نیاز بازار کار: دانش دید کامپیوتر یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در صنعت فناوری اطلاعات است.
• ساخت پروژه‌های واقعی و کاربردی: در طول دوره، پروژه‌های مختلفی را پیاده‌سازی خواهید کرد که می‌توانید از آن‌ها در رزومه خود استفاده کنید.
• آموزش توسط متخصصین باتجربه: مدرسین این دوره، متخصصین باسابقه در زمینه دید کامپیوتر و Node.js هستند.
• پشتیبانی کامل در طول دوره: تیم پشتیبانی ما همواره آماده پاسخگویی به سوالات شما و رفع مشکلات احتمالی است.
• دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره: پس از ثبت‌نام، می‌توانید هر زمان که بخواهید به محتوای دوره دسترسی داشته باشید.
• فرصت‌های شغلی بهتر: با یادگیری این مهارت‌ها، می‌توانید فرصت‌های شغلی بهتری را در شرکت‌های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی پیدا کنید.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در زمینه کاربردهای دید کامپیوتر با Node.js تبدیل شوید. در اینجا به برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

• بخش اول: مقدمه‌ای بر دید کامپیوتر
  • مفاهیم اساسی دید کامپیوتر
  • کاربردهای دید کامپیوتر در صنایع مختلف
  • معرفی کتابخانه‌های مهم دید کامپیوتر
• بخش دوم: Node.js برای دید کامپیوتر
  • نصب و پیکربندی Node.js
  • آشنایی با NPM و مدیریت پکیج‌ها
  • ساخت یک پروژه Node.js برای دید کامپیوتر
• بخش سوم: پردازش تصویر با Node.js
  • خواندن و نوشتن تصاویر با Node.js
  • تغییر اندازه، چرخش و برش تصاویر
  • اعمال فیلترها و افکت‌ها بر روی تصاویر
  • تبدیل تصاویر به فرمت‌های مختلف
• بخش چهارم: تشخیص چهره با Node.js
  • آشنایی با الگوریتم‌های تشخیص چهره
  • تشخیص چهره با استفاده از کتابخانه OpenCV.js
  • ردیابی چهره در ویدیوها
  • ایجاد سیستم تشخیص چهره ساده
• بخش پنجم: شناسایی اشیاء با Node.js
  • آشنایی با مدل‌های شناسایی اشیاء
  • شناسایی اشیاء با استفاده از TensorFlow.js
  • آموزش یک مدل شناسایی اشیاء سفارشی
  • ایجاد یک برنامه کاربردی شناسایی اشیاء
• بخش ششم: یادگیری ماشین در دید کامپیوتر
  • مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای دید کامپیوتر
  • ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
• بخش هفتم: شبکه‌های عصبی در دید کامپیوتر
  • آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی برای دید کامپیوتر
  • استفاده از شبکه‌های عصبی پیش‌آموزش شده
• بخش هشتم: OCR با Node.js
  • آشنایی با تکنیک‌های OCR
  • پیاده‌سازی OCR با استفاده از کتابخانه‌های Tesseract.js
  • بهینه‌سازی دقت OCR
  • ساخت یک برنامه کاربردی OCR
• بخش نهم: پروژه‌های عملی
  • ساخت یک سیستم تشخیص چهره و ورود و خروج
  • ایجاد یک برنامه کاربردی شناسایی اشیاء در تصاویر صنعتی
  • ساخت یک سیستم تحلیل احساسات از چهره افراد
• بخش دهم: بهینه‌سازی و توسعه
  • بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های دید کامپیوتر
  • استفاده از GPU برای پردازش سریع‌تر
  • استقرار برنامه‌های دید کامپیوتر بر روی سرور