اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت دستیار صوتی با جاوا اسکریپت و تنسرفلو.جی‌اس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار صوتی با جاوا اسکریپت و تنسرفلو.جی‌اس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
• 5. داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 6. تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها
• 7. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 8. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 9. معرفی تنسرفلو (TensorFlow)
• 10. مبانی تنسرفلو
• 11. تنسرفلو در پایتون
• 12. مقدمه بر تنسرفلو.جی‌اس (TensorFlow.js)
• 13. کاربرد تنسرفلو.جی‌اس در مرورگر
• 14. نصب و راه‌اندازی تنسرفلو.جی‌اس
• 15. معرفی ری‌اکت (React.js)
• 16. مبانی ری‌اکت
• 17. کامپوننت‌ها در ری‌اکت
• 18. مدیریت وضعیت (State Management) در ری‌اکت
• 19. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 20. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 21. نمایندگی متن (Text Representation)
• 22. کیسه کلمات (Bag of Words)
• 23. تراکم واژگان (TF-IDF)
• 24. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 25. یادگیری جاسازی کلمات
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 29. معماری‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 30. مقدمه بر تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 31. مراحل تشخیص گفتار
• 32. مدل‌های آکوستیک
• 33. مدل‌های زبانی
• 34. معرفی مجموعه داده‌های دستورات صوتی
• 35. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده
• 36. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 37. ساخت مدل تشخیص گفتار با تنسرفلو.جی‌اس
• 38. معماری مدل برای تشخیص دستورات صوتی
• 39. آموزش مدل تشخیص گفتار
• 40. ارزیابی عملکرد مدل
• 41. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 42. بهینه‌سازی مدل
• 43. پیاده‌سازی مدل تشخیص گفتار در ری‌اکت
• 44. ایجاد رابط کاربری برای دستیار صوتی
• 45. ضبط صدا از مرورگر
• 46. ارسال داده‌های صوتی به مدل
• 47. نمایش نتایج تشخیص گفتار
• 48. مدیریت وضعیت برنامه در ری‌اکت
• 49. ارتباط بین کامپوننت‌ها
• 50. مدیریت خطاها و استثناها
• 51. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های صوتی
• 52. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 53. اصول اخلاقی در توسعه دستیارهای صوتی
• 54. کاربردهای عملی دستیارهای صوتی
• 55. طراحی تعاملات کاربر با دستیار صوتی
• 56. پیاده‌سازی دستورات صوتی سفارشی
• 57. افزودن قابلیت‌های جدید به دستیار صوتی
• 58. تست و اشکال‌زدایی برنامه
• 59. استقرار برنامه دستیار صوتی
• 60. معرفی معماری‌های پیشرفته‌تر مدل
• 61. ترنسفورمرها (Transformers) در پردازش زبان طبیعی
• 62. کاربرد ترنسفورمرها در تشخیص گفتار
• 63. مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 65. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در تنسرفلو.جی‌اس
• 66. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای صدا
• 67. پردازش موازی و بهینه‌سازی سرعت
• 68. معرفی کتابخانه‌های کمکی در جاوا اسکریپت
• 69. کار با APIهای مرورگر
• 70. استفاده از Web Audio API
• 71. ذخیره‌سازی داده‌ها در مرورگر
• 72. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی برنامه
• 73. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 74. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 75. آموزش تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ
• 76. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در یادگیری ماشین
• 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 78. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
• 79. مقدمه‌ای بر پردازش صدا در یادگیری ماشین
• 80. تحلیل طیفی سیگنال‌های صوتی
• 81. استفاده از تبدیل فوریه (Fourier Transform)
• 82. مدل‌سازی آماری سیگنال‌های صوتی
• 83. مفاهیم پایه در آمار و احتمال
• 84. توزیع‌های آماری مهم
• 85. آزمون فرض آماری
• 86. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 87. روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
• 88. یادگیری عمیق (Deep Learning) و معماری‌های آن
• 89. شبکه‌های عصبی عمیق
• 90. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
• 91. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل
• 92. اخلاق در هوش مصنوعی
• 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 94. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 95. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 96. پروژه‌های پیشرفته در دستیارهای صوتی
• 97. ساخت دستیار صوتی چندزبانه
• 98. ادغام با سرویس‌های ابری
• 99. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 100. توسعه ابزارهای کمکی برای افراد دارای معلولیت