آموزش یادگیری ماشین با ml5.js در جاوا اسکریپت + پروژه‌های کاربردی در طراحی سایت + گواهینامه

کتابخانه ml5.js در جاوااسکریپت چیست؟

کتابخانه ml5.js یک کتابخانه متن‌باز و سطح بالا برای زبان جاوااسکریپت است که به‌منظور ساده‌سازی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط وب طراحی شده است. این کتابخانه بر پایه TensorFlow.js ساخته شده تا کاربران بتوانند بدون نیاز به دانش تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، از مدل‌های آماده مانند شناسایی تصویر، تحلیل احساسات، تشخیص چهره و حتی ساخت مدل‌های سفارشی با یادگیری انتقالی استفاده کنند. ml5.js رابطی ساده و کاربرپسند برای ترکیب هوش مصنوعی با HTML، CSS و JavaScript فراهم می‌سازد و به‌ویژه برای آموزش، نمونه‌سازی سریع و ساخت پروژه‌های تعاملی کاربردی بسیار مناسب است.

اهمیت فراگیری یادگیری ماشین با کتابخانه ml5.js در جاوا اسکریپت چیست؟

یادگیری ماشین با کتابخانه ml5.js در جاوا اسکریپت از این جهت می‌تواند مهم باشد که این کتابخانه، یادگیری ماشین را برای توسعه‌دهندگان وب ساده و قابل دسترس می‌سازد. ml5.js با فراهم‌کردن رابط‌های کاربرپسند برای مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و امکان ساخت مدل‌های سفارشی، این شرایط را فراهم می‌کند تا بدون نیاز به دانش عمیق در یادگیری ماشین، الگوریتم‌های هوشمند را در پروژه‌های وب پیاده‌سازی کنیم. این موضوع به طراحان و برنامه‌نویسان وب کمک می‌کند تا تجربه‌های تعاملی، شخصی‌سازی‌شده و هوشمند خلق کرده و از قدرت یادگیری ماشین در مرورگر استفاده کنند؛ آن‌هم بدون نیاز به سرور یا زیرساخت‌های پیچیده.

در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟

در این آموزش ابتدا با مفهوم یادگیری ماشین در وب و نحوه استفاده از کتابخانه Ml5.Js در HTML و JavaScript آشنا می‌شویم. سپس کار با مدل‌های آماده مانند شناسایی اشیا، تحلیل احساسات و تشخیص چهره را تمرین می‌کنیم. در ادامه، نحوه ساخت مدل‌های سفارشی با یادگیری انتقالی، آموزش از طریق Teachable Machine و استفاده از Webcam را می‌آموزیم. در نهایت، با انجام پروژه‌هایی بر پایه داده‌های واقعی مانند پیش‌بینی نمرات، ساخت مدل‌های رگرسیونی و آماده‌سازی پروژه برای استفاده در وب‌سایت، مهارت‌های خود را به کار می‌گیریم.

• فصل یکم: آشنایی با یادگیری ماشین و ml5.js
  • درس ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دنیای وب
  • درس ۲: معرفی کتابخانه ml5.js و نحوه استفاده از آن در HTML و JavaScript
  • درس ۳: تفاوت مدل‌های آماده و مدل‌های قابل آموزش
  • درس ۴: بررسی ساختار مدل‌ها، داده‌ها و پیش‌بینی‌ها
• فصل دوم: کار با مدل‌های آماده در ml5.js
  • درس ۵: شناسایی اشیا در تصویر
  • درس ۶: تشخیص احساسات در متن با Sentiment Analysis
  • درس ۷: کار با فرمان‌های صوتی
  • درس ۸: تشخیص نقاط کلیدی صورت با FaceMesh
  • درس ۹: تشخیص موقعیت دست با HandPos
  • درس ۱۰: پردازش تصویر Webcam
  • درس ۱۱: تشخیص فرمان در تصویر
• فصل سوم: ساخت مدل‌های سفارشی با یادگیری انتقالی
  • درس ۱۲: آموزش و ساخت مدل با Teachable Machine
  • درس ۱۳: بارگذاری مدل‌های سفارشی در ml5.js
• فصل چهارم: راهنمایی ادامه مسیر
  • درس ۱۴: جمع‌بندی و نتیجه مباحث
  • درس ۱۵: ادامه یادگیری