کتاب صوتی پیاده‌سازی تشخیص گفتار با Whisper در اپلیکیشن‌های React Native

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی تشخیص گفتار با Whisper در اپلیکیشن‌های React Native

موضوع کلی: توسعهٔ نرم‌افزارهای موبایل با هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش گفتار و ترجمهٔ صوتی در اپلیکیشن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعهٔ اپلیکیشن‌های موبایل
• 2. آشنایی با React Native
• 3. مفاهیم پایهٔ توسعهٔ موبایل
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 5. اولین اپلیکیشن React Native
• 6. کامپوننت‌ها و JSX
• 7. مدیریت وضعیت (State) در React Native
• 8. پراپس‌ها (Props) در React Native
• 9. لیست‌ها و کلیدها
• 10. مدیریت رویدادها
• 11. استایل‌دهی در React Native
• 12. کار با فرم‌ها
• 13. پیمایش (Navigation) در اپلیکیشن‌ها
• 14. آشنایی با هوش مصنوعی در موبایل
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. کاربرد هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ها
• 17. معرفی کتابخانهٔ Whisper
• 18. معماری Whisper
• 19. نصب و پیکربندی Whisper
• 20. مفاهیم پایهٔ پردازش گفتار
• 21. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 22. آشنایی با مدل‌های Whisper
• 23. استفاده از Whisper در محیط توسعه
• 24. یکپارچه‌سازی Whisper با React Native
• 25. تشخیص گفتار در اپلیکیشن‌ها
• 26. پیاده‌سازی تشخیص گفتار با Whisper
• 27. ضبط صدا در اپلیکیشن موبایل
• 28. پردازش فایل‌های صوتی
• 29. مدیریت خطاهای تشخیص گفتار
• 30. نمایش نتایج تشخیص گفتار
• 31. بهینه‌سازی تشخیص گفتار
• 32. کار با زبان‌های مختلف در Whisper
• 33. ترجمهٔ صوتی با Whisper
• 34. پیاده‌سازی ترجمهٔ صوتی
• 35. مدیریت زبان‌های مبدأ و مقصد
• 36. نمایش نتایج ترجمهٔ صوتی
• 37. بهینه‌سازی ترجمهٔ صوتی
• 38. کار با APIهای مرتبط با هوش مصنوعی
• 39. امنیت در استفاده از APIها
• 40. مدیریت کلیدهای API
• 41. نمونه‌های کاربردی تشخیص گفتار
• 42. نمونه‌های کاربردی ترجمهٔ صوتی
• 43. طراحی رابط کاربری برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 44. تجربهٔ کاربری (UX) در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 45. تست و اشکال‌زدایی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 46. استقرار اپلیکیشن‌های React Native
• 47. مباحث پیشرفته در React Native
• 48. مباحث پیشرفته در پردازش گفتار
• 49. مباحث پیشرفته در ترجمهٔ صوتی
• 50. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 51. حریم خصوصی کاربران در اپلیکیشن‌ها
• 52. جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 53. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 54. اصول توسعهٔ نرم‌افزار امن
• 55. اصول توسعهٔ نرم‌افزار پایدار
• 56. معماری‌های رایج در اپلیکیشن‌های موبایل
• 57. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 58. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن
• 59. مدیریت حافظه در اپلیکیشن‌ها
• 60. آشنایی با سرویس‌های ابری
• 61. استفاده از سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 62. آموزش ماشین (Machine Learning) برای موبایل
• 63. یادگیری عمیق (Deep Learning) در موبایل
• 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 66. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 67. کاربرد LLMs در اپلیکیشن‌ها
• 68. توسعهٔ اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLMs
• 69. مدیریت منابع در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 70. پردازش موازی در اپلیکیشن‌ها
• 71. پردازش توزیع‌شده در اپلیکیشن‌ها
• 72. معماری‌های میکروسرویس برای اپلیکیشن‌ها
• 73. امنیت داده‌ها در معماری میکروسرویس
• 74. داده‌کاوی (Data Mining) در اپلیکیشن‌ها
• 75. تحلیل داده‌های کاربران
• 76. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 77. کسب و کار و اپلیکیشن‌های موبایل
• 78. مدل‌های درآمدی در اپلیکیشن‌ها
• 79. بازاریابی اپلیکیشن‌های موبایل
• 80. مقررات و قوانین کسب و کارهای دیجیتال
• 81. حقوق مالکیت فکری در نرم‌افزار
• 82. مدیریت پروژه در توسعهٔ اپلیکیشن
• 83. متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 84. اسکرام (Scrum) در توسعهٔ اپلیکیشن
• 85. تیم‌سازی و همکاری در توسعهٔ نرم‌افزار
• 86. فرهنگ سازمانی در شرکت‌های نرم‌افزاری
• 87. رهبری در تیم‌های فنی
• 88. حل مسئله در توسعهٔ نرم‌افزار
• 89. خلاقیت در حل مسائل فنی
• 90. نوآوری در اپلیکیشن‌های موبایل
• 91. آیندهٔ توسعهٔ اپلیکیشن‌های موبایل
• 92. روندهای جدید در هوش مصنوعی
• 93. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 94. مسئولیت اجتماعی توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 95. آموزش مداوم در حوزهٔ فناوری
• 96. گواهینامه‌های معتبر در توسعهٔ نرم‌افزار
• 97. مسیر شغلی در توسعهٔ اپلیکیشن
• 98. مصاحبه‌های شغلی در حوزهٔ نرم‌افزار
• 99. ساخت رزومهٔ حرفه‌ای
• 100. شبکه‌سازی حرفه‌ای