اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه TensorFlow.js در محیط JavaScript

کتاب آموزش کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه TensorFlow.js در محیط JavaScript

تگ‌ها: TensorFlow.js برنامه‌نویسی وب پردازش داده در وب تنسورفلو جی‌اس توسعه هوش مصنوعی جاوااسکریپت پیشرفته هوش مصنوعی با جاوااسکریپت یادگیری عمیق در مرورگر یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه TensorFlow.js در محیط JavaScript

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در محیط وب و مرورگر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش جاوا اسکریپت در توسعه هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js و محیط اجرای آن
  • 3. ساختار داده‌ها و تنسورها در TensorFlow.js
  • 4. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات در مرورگر
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. آشنایی با مفاهیم رگرسیون خطی و پیاده‌سازی آن
  • 7. آموزش مدل‌های پیش‌بینی عددی با استفاده از داده‌های واقعی
  • 8. کار با توابع هزینه و الگوریتم بهینه‌ساز SGD
  • 9. مفاهیم طبقه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها در محیط وب
  • 10. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی منطقی با استفاده از لایه‌ها
  • 11. آشنایی با شبکه عصبی مصنوعی و معماری لایه‌های متراکم
  • 12. آموزش مدل‌های چندلایه برای حل مسائل غیرخطی
  • 13. استفاده از توابع فعال‌ساز در مدل‌های شبکه عصبی
  • 14. کار با داده‌های متنی و پردازش اولیه آن‌ها در جاوا اسکریپت
  • 15. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر
  • 16. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص اشیاء
  • 17. انتقال یادگیری و شخصی‌سازی مدل‌های آماده برای نیازهای خاص
  • 18. کار با کتابخانه tfjs-vis برای مصور سازی آموزش مدل
  • 19. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در مرورگر
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای اجرا در دستگاه‌های کلاینت
  • 21. کار با وب‌کم و پردازش بلادرنگ تصاویر در مرورگر
  • 22. پیاده‌سازی تشخیص حرکت و ژست‌های ساده با TensorFlow.js
  • 23. مبانی پردازش زبان طبیعی در محیط کلاینت
  • 24. استفاده از توکنایزرها برای آماده‌سازی داده‌های متنی
  • 25. آموزش مدل‌های تحلیل احساسات بر روی متن‌های فارسی
  • 26. بررسی ابزارهای دیباگ و تحلیل عملکرد مدل در مرورگر
  • 27. کار با TensorFlow.js در محیط Node.js برای کاربردهای سمت سرور
  • 28. مقایسه اجرای مدل در سمت کلاینت و سمت سرور
  • 29. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین و حفاظت از داده‌های کاربر
  • 30. رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها در محیط وب
  • 31. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تشخیص ارقام دست‌نویس
  • 32. ساخت یک سیستم پیشنهاددهنده ساده بر اساس سوابق کاربر
  • 33. ارزیابی دقت مدل و معیارهای سنجش عملکرد
  • 34. استفاده از وب‌ورکرها برای اجرای سنگین مدل بدون مسدودسازی رابط کاربری
  • 35. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای بارگذاری سریع‌تر
  • 36. یکپارچه‌سازی خروجی‌های هوش مصنوعی با رابط کاربری وب
  • 37. کار با مجموعه‌داده‌های استاندارد و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 38. آشنایی با معماری شبکه‌های عصبی پیچشی در جاوا اسکریپت
  • 39. پیاده‌سازی یک پروژه طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از CNN
  • 40. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری مرورگر در پردازش‌های سنگین
  • 41. بهره‌گیری از شتاب‌دهنده گرافیکی (WebGL) برای افزایش سرعت آموزش
  • 42. نکات کلیدی در نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های مستقر در وب
  • 43. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی الگوریتم‌ها
  • 44. چشم‌انداز آینده یادگیری ماشین در پلتفرم‌های تحت وب
  • 45. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک اپلیکیشن هوشمند وب‌محور

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.