اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی روی دستگاه (On-Device ML) با استفاده از ML Kit برای توسعه‌دهندگان اندروید و iOS

کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی روی دستگاه (On-Device ML) با استفاده از ML Kit برای توسعه‌دهندگان اندروید و iOS

تگ‌ها: ML Kit On-Device ML برنامه نویسی موبایل پردازش تصویر پردازش متن توسعه iOS توسعه اندروید هوش مصنوعی هوش مصنوعی روی دستگاه 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 روی دستگاه (On-Device ML) با استفاده از ML Kit برای توسعه‌دهندگان اندروید و iOS

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در محیط موبایل و مزایای پردازش روی دستگاه
  • 2. معرفی جامع کتابخانه ML Kit و معماری آن در سیستم‌عامل‌های اندروید و iOS
  • 3. آشنایی با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در ML Kit و کاربردهای آن‌ها
  • 4. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها و بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری در موبایل
  • 5. پیاده‌سازی تشخیص متن با استفاده از Text Recognition API
  • 6. تحلیل و پردازش تصاویر با استفاده از Image Labeling API
  • 7. شناسایی اشیاء در تصاویر و تعیین موقعیت آن‌ها با Object Detection
  • 8. تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های صورت با Face Detection API
  • 9. خواندن و رمزگشایی کدهای QR و بارکدها با Barcode Scanning
  • 10. تشخیص خودکار زبان متن‌ها با Language Identification
  • 11. ترجمه متون در لحظه با استفاده از Translate API
  • 12. استخراج متن از اسناد با استفاده از Document Scanner API
  • 13. شناسایی نقاط کلیدی بدن و تحلیل حرکات با Pose Detection
  • 14. پیاده‌سازی قابلیت جداسازی سوژه از پس‌زمینه با Segmentation API
  • 15. کار با مدل‌های سفارشی (Custom Models) و فرمت TensorFlow Lite
  • 16. آموزش نحوه تبدیل مدل‌های پایتونی به فرمت قابل اجرا در موبایل
  • 17. بهینه‌سازی مدل‌های سفارشی برای اجرا روی سخت‌افزارهای موبایل
  • 18. مدیریت حافظه و جلوگیری از نشت منابع در پیاده‌سازی‌های ML
  • 19. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل‌های سفارشی در محیط اندروید
  • 20. نحوه بارگذاری و استفاده از مدل‌های سفارشی در محیط iOS
  • 21. آموزش استفاده از مدل‌های کوانتایز شده برای افزایش سرعت پردازش
  • 22. پیاده‌سازی قابلیت تشخیص هوشمند اشیاء در ویدئوی زنده
  • 23. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیند استنتاج مدل (Inference)
  • 24. اصول امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های محلی موبایل
  • 25. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری مانند NNAPI در اندروید
  • 26. استفاده از Core ML در پلتفرم iOS برای بهبود عملکرد مدل
  • 27. تکنیک‌های کاهش حجم اپلیکیشن با استفاده از مدل‌های پویا
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل و اندازه‌گیری دقت در محیط واقعی
  • 29. آشنایی با ابزارهای تست و دیباگ مدل‌های هوش مصنوعی در موبایل
  • 30. بررسی چالش‌های مصرف باتری و مدیریت دما در اجرای هوش مصنوعی
  • 31. استفاده از AutoML برای آموزش مدل‌های اختصاصی بدون کدنویسی پیچیده
  • 32. طراحی رابط کاربری تعاملی برای نمایش خروجی‌های هوش مصنوعی
  • 33. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده محلی با استفاده از مدل‌های سبک
  • 34. کاربرد یادگیری ماشین در بهبود تجربه کاربری و شخصی‌سازی اپلیکیشن
  • 35. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حقوق کاربران
  • 36. انتشار و به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های زنده
  • 37. بررسی آینده هوش مصنوعی روی دستگاه و فناوری‌های نوین پردازشی

📚 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.