اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با TensorFlow.js و JavaScript در پروژه‌های کاربردی و بومی

کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با TensorFlow.js و JavaScript در پروژه‌های کاربردی و بومی

تگ‌ها: TensorFlow.js برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت پردازش داده با جاوا اسکریپت توسعه وب هوشمند شبکه‌های عصبی مدل‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی در وب هوش مصنوعی کاربردی یادگیری عمیق 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 جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی با TensorFlow.js و JavaScript در پروژه‌های کاربردی و بومی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در محیط وب

📋 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 مدیریت تنسورها در TensorFlow.js
  • 4. عملیات ریاضی پایه و جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها در محیط مرورگر و Node.js
  • 6. مفاهیم پایه رگرسیون خطی و پیاده‌سازی آن با جاوا اسکریپت
  • 7. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون چندمتغیره
  • 8. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی با روش گرادیان کاهشی
  • 9. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از الگوریتم لجستیک
  • 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 11. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
  • 12. ساختار لایه‌ها در شبکه عصبی و پیکربندی مدل‌های متراکم
  • 13. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از tf.layers
  • 14. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 15. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 16. استفاده از Dropout و Regularization برای بهبود دقت مدل
  • 17. آموزش مدل‌های تشخیص تصویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 18. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن و پولینگ در TensorFlow.js
  • 19. آشنایی با انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا در مرورگر
  • 21. مدیریت حافظه در TensorFlow.js برای برنامه‌های کاربردی
  • 22. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در محیط وب
  • 23. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل متن و پردازش زبان
  • 24. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 25. استفاده از TensorFlow.js در محیط سمت سرور با Node.js
  • 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با فریم‌ورک‌های وب
  • 27. توسعه رابط کاربری تعاملی برای نمایش خروجی‌های مدل
  • 28. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی کاربر
  • 29. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بومی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 30. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای دستگاه‌های موبایل و سخت‌افزارهای ضعیف
  • 31. استفاده از WebGL برای شتاب‌دهی سخت‌افزاری محاسبات تنسوری
  • 32. مبانی یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 33. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های آماری بومی
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص چهره و اشیاء با کتابخانه tfjs-models
  • 35. بررسی چالش‌های امنیتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 36. تکنیک‌های اعتبارسنجی و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
  • 37. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در داده‌های وب
  • 38. معماری سیستم‌های هوشمند مقیاس‌پذیر در بستر وب
  • 39. پروژه عملی: طراحی سامانه هوشمند تحلیل داده‌های محلی
  • 40. ارائه نهایی و استقرار پروژه در محیط‌های عملیاتی و بومی

📚 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.