اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی طبقه‌بندی هوشمند تصاویر با استفاده از کتابخانه ml5.js و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده

کتاب آموزش کاربردی طبقه‌بندی هوشمند تصاویر با استفاده از کتابخانه ml5.js و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده

تگ‌ها: MobileNet برنامه‌نویسی وب بینایی ماشین پردازش تصویر طبقه‌بندی تصاویر کتابخانه ml5.js مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده هوش مصنوعی هوش مصنوعی در وب 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 طبقه‌بندی هوشمند تصاویر با استفاده از کتابخانه ml5.js و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر در وب (Computer Vision & Web-based AI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مرورگر
  • 2. آشنایی با کتابخانه ml5.js و اکوسیستم هوش مصنوعی وب
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های پردازش تصویر
  • 4. درک مفاهیم پایه در شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 5. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر و کاربردهای آن در وب
  • 6. کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در محیط جاوا اسکریپت
  • 7. معرفی ساختار و معماری مدل MobileNet
  • 8. آماده‌سازی فایل‌های HTML و CSS برای پروژه‌های بینایی ماشین
  • 9. بارگذاری مدل MobileNet در مرورگر با استفاده از ml5.js
  • 10. دریافت ورودی تصویر از کاربر و نمایش آن در صفحه
  • 11. پیش‌پردازش تصاویر برای انطباق با ورودی مدل
  • 12. تحلیل خروجی مدل و استخراج برچسب‌های طبقه‌بندی
  • 13. نمایش احتمالات و نتایج طبقه‌بندی به کاربر در رابط کاربری
  • 14. کار با دوربین وب و پردازش ویدئو به صورت آنی
  • 15. بهینه‌سازی نرخ فریم برای تحلیل ویدئو در مرورگر
  • 16. معرفی یادگیری انتقالی و اهمیت آن در مدل‌های سفارشی
  • 17. گردآوری و آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل اختصاصی
  • 18. روش‌های استاندارد برچسب‌گذاری تصاویر برای مدل‌های شخصی‌سازی شده
  • 19. استفاده از مدل Feature Extractor در کتابخانه ml5.js
  • 20. آموزش مدل سفارشی برای شناسایی اشیاء خاص
  • 21. ارزیابی دقت مدل در محیط وب و تحلیل خطاهای احتمالی
  • 22. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در مرورگر
  • 23. استفاده از LocalStorage برای ذخیره تنظیمات مدل
  • 24. به‌کارگیری مدل‌های سفارشی در پروژه‌های وب تعاملی
  • 25. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای بهبود عملکرد در وب
  • 26. شناسایی الگوهای تصویری در محیط‌های پیچیده
  • 27. پیاده‌سازی سیستم هشدار هوشمند بر اساس طبقه‌بندی تصویر
  • 28. مدیریت خطاها و استثنائات در هنگام پردازش تصاویر
  • 29. اصول طراحی رابط کاربری برای اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 30. بررسی چالش‌های حریم خصوصی و امنیت در پردازش تصویر سمت کاربر
  • 31. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از WebGL و سخت‌افزار مرورگر
  • 32. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل هوشمند با استفاده از حرکات دست
  • 33. تلفیق مدل‌های بینایی ماشین با کتابخانه p5.js برای بصری‌سازی
  • 34. ایجاد سیستم‌های طبقه‌بندی خودکار برای پایگاه داده‌های تصویری
  • 35. استفاده از هوش مصنوعی برای دسته‌بندی محتوای آموزشی تصویری
  • 36. آشنایی با اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حقوق کاربران
  • 37. بررسی محدودیت‌های مدل‌های سبک در محیط‌های وب
  • 38. توسعه یک پروژه نهایی: سیستم تشخیص اشیاء در محیط واقعی
  • 39. تست و عیب‌یابی پروژه‌های هوشمند در مرورگرهای مختلف
  • 40. مستندسازی و ارائه پروژه‌های هوش مصنوعی 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.