کتاب صوتی آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با TensorFlow.js در مرورگر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با TensorFlow.js در مرورگر

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با اکوسیستم هوش مصنوعی در مرورگر و TensorFlow.js
• 2. مبانی جاوا اسکریپت برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه TensorFlow.js
• 4. ساختار داده‌ها و تانسورها در TensorFlow.js
• 5. عملیات ریاضی و محاسبات روی تانسورها
• 6. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تانسورها در مرورگر
• 7. ایجاد اولین مدل یادگیری ماشین با استفاده از لایه‌ها
• 8. آشنایی با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در TensorFlow.js
• 9. بارگذاری مدل‌های Keras در مرورگر
• 10. پیش‌پردازش داده‌های متنی در سمت کلاینت
• 11. پیش‌پردازش تصاویر و کار با داده‌های تصویری
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی ساده
• 13. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از لایه‌های متراکم
• 14. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل در مرورگر
• 15. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها در IndexedDB
• 16. استفاده از شتاب‌دهنده گرافیکی WebGL در مدل‌ها
• 17. بهره‌گیری از WebGPU برای افزایش سرعت محاسبات
• 18. آموزش انتقال یادگیری برای مدل‌های بینایی ماشین
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء در مرورگر
• 20. کار با مدل‌های طبقه‌بندی تصویر موبایل‌نت
• 21. تحلیل احساسات متن با استفاده از مدل‌های NLP در مرورگر
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 23. آموزش مدل‌های خوشه‌بندی برای تحلیل داده‌های کاربر
• 24. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در دستگاه‌های محدود
• 25. تکنیک‌های کاهش حجم مدل و فشرده‌سازی
• 26. استفاده از tfjs-vis برای مصور‌سازی فرآیند آموزش
• 27. نظارت بر تابع هزینه و دقت مدل در حین آموزش
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده در مرورگر
• 29. تعامل مدل با رابط کاربری وب
• 30. مدیریت رویدادها و ورودی‌های کاربر برای مدل
• 31. پیاده‌سازی قابلیت‌های تعاملی با وب‌کم
• 32. تحلیل لحظه‌ای ویدیو با مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص چهره با Face Landmarks
• 34. کار با مدل‌های تخمین ژست بدن در مرورگر
• 35. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار در مرورگر
• 36. تکنیک‌های جلوگیری از نشت حافظه در مدل‌های وب
• 37. امنیت مدل‌ها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز
• 38. بررسی چالش‌های حریم خصوصی در یادگیری ماشین سمت کلاینت
• 39. تست و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی در مرورگر
• 40. مستندسازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های وب