کتاب صوتی آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow.js: پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در مرورگر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow.js: پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در مرورگر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه کاربردی مدل‌های هوشمند در محیط وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در محیط مرورگر
• 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js و معماری آن
• 3. تنظیم محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز برای جاوا اسکریپت
• 4. مفاهیم پایه تانسورها و عملیات ریاضی در TensorFlow.js
• 5. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات در سمت کلاینت
• 6. ساخت اولین مدل یادگیری ماشین با استفاده از لایه‌های متراکم
• 7. مفاهیم تابع هزینه و بهینه‌سازها در مدل‌های وب
• 8. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی ساده در مرورگر
• 9. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی داده‌ها
• 10. کار با توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در مدل‌های عمیق
• 11. استفاده از کتابخانه tfjs-vis برای مصور سازی آموزش مدل
• 12. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های هوشمند در مرورگر
• 13. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 14. پیاده‌سازی مدل تشخیص ارقام دست‌نویس با استفاده از MNIST
• 15. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
• 16. کار با API مدل‌های آماده در TensorFlow.js
• 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل برای اجرا در مرورگر
• 18. مدیریت حافظه و جلوگیری از نشت حافظه در مدل‌های وب
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده در محیط وب
• 20. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی
• 21. استفاده از کتابخانه TensorFlow.js برای شناسایی اشیاء در تصویر
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از وب‌کم
• 23. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی و کاربرد آن در محیط وب
• 24. به‌کارگیری مدل‌های هوشمند در وب‌اپلیکیشن‌های تعاملی
• 25. ارتباط بین مدل‌های سمت سرور و پیاده‌سازی‌های سمت کلاینت
• 26. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط مرورگر
• 27. تست و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط واقعی
• 28. مقیاس‌پذیری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در مرورگر
• 29. بهینه‌سازی نرخ فریم در پردازش‌های سنگین یادگیری عمیق
• 30. آینده و چشم‌انداز هوش مصنوعی در مرورگرهای وب