کتاب صوتی ساخت رابط کاربری هوشمند به سبک جارویس با راسپبری پای

🎓 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