دوره Node.js Deep Learning (DL) Applications: کاربردهای یادگیری عمیق Node.js همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Node.js Deep Learning (DL) Applications: کاربردهای یادگیری عمیق Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری عمیق با Node.js
• 2. نصب و پیکربندی محیط Node.js برای یادگیری عمیق
• 3. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js
• 4. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 5. انواع شبکه‌های عصبی
• 6. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
• 7. پیاده‌سازی MLP با TensorFlow.js
• 8. آموزش مدل MLP با داده‌های نمونه
• 9. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MLP
• 10. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های MLP
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 12. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 13. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow.js
• 14. آموزش مدل CNN برای طبقه‌بندی تصویر
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های CNN
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. کاربرد RNN در پردازش توالی
• 18. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow.js
• 19. آموزش مدل RNN برای پیش‌بینی سری زمانی
• 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 21. پیاده‌سازی LSTM با TensorFlow.js
• 22. آموزش مدل LSTM برای تحلیل متن
• 23. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 24. مبانی ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 25. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow.js
• 26. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 27. یادگیری تقویتی
• 28. مبانی یادگیری تقویتی
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با TensorFlow.js
• 30. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 31. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 32. تشخیص اشیاء با CNN
• 33. تقطیر تصویر با CNN
• 34. تولید تصویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 35. پیاده‌سازی GAN با TensorFlow.js
• 36. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 37. تحلیل احساسات با RNN و LSTM
• 38. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
• 39. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 40. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 41. مبانی LLM
• 42. کاربرد LLM در Node.js
• 43. تنظیم دقیق LLM برای وظایف خاص
• 44. استفاده از APIهای LLM در Node.js
• 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 46. مبانی یادگیری انتقالی
• 47. کاربرد یادگیری انتقالی در TensorFlow.js
• 48. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 49. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 50. خوشه‌بندی با K-Means
• 51. کاهش ابعاد با PCA
• 52. کدگذاری خودکار (Autoencoders)
• 53. پیاده‌سازی Autoencoders با TensorFlow.js
• 54. یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های جدولی
• 55. پیش‌بینی با مدل‌های رگرسیون عمیق
• 56. طبقه‌بندی با مدل‌های طبقه‌بندی عمیق
• 57. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
• 58. ترکیب CNN و RNN
• 59. ترکیب ترنسفورمر و LLM
• 60. کاربرد مدل‌های ترکیبی در Node.js
• 61. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 62. ذخیره و بارگذاری مدل‌های TensorFlow.js
• 63. استقرار مدل‌ها در محیط‌های سرور
• 64. استفاده از مدل‌ها در برنامه‌های وب
• 65. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 66. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 67. هرس مدل (Model Pruning)
• 68. استفاده از شتاب‌دهنده‌ها (Accelerators)
• 69. اخلاق در هوش مصنوعی
• 70. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 71. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 72. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 74. هوش مصنوعی در سلامت
• 75. هوش مصنوعی در مالی
• 76. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 77. هوش مصنوعی در آموزش
• 78. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 79. مقدمه ای بر یادگیری عمیق برای داده‌های گراف
• 80. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 81. پیاده‌سازی GNN با TensorFlow.js
• 82. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 83. کاربرد GNN در کشف دارو
• 84. یادگیری عمیق برای یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 85. مبانی DRL
• 86. پیاده‌سازی DRL با TensorFlow.js
• 87. کاربرد DRL در رباتیک
• 88. کاربرد DRL در مدیریت منابع
• 89. یادگیری عمیق برای پردازش سیگنال
• 90. تحلیل سیگنال‌های صوتی
• 91. تحلیل سیگنال‌های پزشکی
• 92. پیاده‌سازی پردازش سیگنال با TensorFlow.js
• 93. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق
• 94. معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی
• 95. روش‌های جدید آموزش مدل‌ها
• 96. کاربردهای نوظهور یادگیری عمیق
• 97. آینده یادگیری عمیق با Node.js
• 98. جمع‌بندی و مسیرهای آینده
• 99. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق با Node.js
• 100. ساخت یک چت‌بات ساده با LLM