ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
TensorFlow.js for Web Developers
در جهانی که یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکی از هیجانانگیزترین حوزههای فناوری تبدیل شده و TensorFlow.js امکان اجرای مدلهای یادگیری ماشین را مستقیماً در مرورگر فراهم کرده است، کتاب Practical Machine Learning in JavaScript: TensorFlow.js for Web Developers منبعی بینظیر برای توسعهدهندگان وب است که میخواهند بدون یادگیری زبان جدید، یادگیری ماشین را به ابزارهای خود اضافه کنند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵، با بیش از ۳۵۰ صفحه محتوای عملی و مثالمحور، شما را از مبانی یادگیری ماشین به سمت ساخت طبقهبندیکنندههای تصویر و متن، تحلیل احساسات، مدیریت ورودیها، استقرار در تولید و درک سوگیریها در یادگیری ماشین هدایت میکند. با استفاده از جاوااسکریپت و TensorFlow.js، این کتاب به شما کمک میکند تا محتوای وب پویا و هوشمند بسازید. اگر به یادگیری ماشین، توسعه وب، TensorFlow.js یا هوش مصنوعی در وب علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک توسعهدهنده وب، میخواهید یک اپلیکیشن وب با قابلیت تشخیص تصاویر یا تحلیل احساسات متن بسازید. این کتاب با رویکردی عملی، شما را از مفاهیم پایه یادگیری ماشین شروع میکند و به سراغ کار با TensorFlow.js، ساخت طبقهبندیکننده تصویر، تحلیل متن و احساسات، آزمایش با ورودیهای مختلف، استقرار مدلها در تولید و مدیریت سوگیریها میبرد. مثلاً، در فصل ساخت طبقهبندیکننده تصویر، نحوه آموزش مدل برای تشخیص اشیاء در تصاویر را یاد میگیرید، در حالی که فصل سوگیری در یادگیری ماشین به شما کمک میکند تا مدلهای عادلانهتری طراحی کنید. این کتاب با نمونههای کد جاوااسکریپت، پروژههای عملی و تمرینهای واقعی، شما را برای افزودن یادگیری ماشین به اپلیکیشنهای وب در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند TensorFlow.js، یادگیری ماشین، توسعه وب و تحلیل احساسات در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
یادگیری ماشین در وب، با معرفی TensorFlow.js توسط گوگل، امکان اجرای مدلهای هوش مصنوعی را مستقیماً در مرورگر فراهم کرده است، که پتانسیل عظیمی برای اپلیکیشنهای وب در حوزههای سلامت، اتوماسیون خانگی، خردهفروشی و حتی هنر دارد. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۵۰% توسعهدهندگان وب در حال ادغام یادگیری ماشین در پروژههای خود هستند، اما یادگیری مفاهیم و ابزارهای آن برای توسعهدهندگان جاوااسکریپت چالشبرانگیز است. با آموزشهای پروژهمحور و تمرکز بر جاوااسکریپت، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان وب با دانش اولیه جاوااسکریپت نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای یادگیری ماشین در وب – مثالها بسیار کاربردیاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/webdev)، کاربران آن را «منبع ضروری برای توسعهدهندگان وب» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش TensorFlow.js و تحلیل احساسات بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای وب ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال تسلط بر یادگیری ماشین در وب است، ایدهآل است.
این کتاب در ۷ فصل، با ساختاری منظم از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با نمونههای کد جاوااسکریپت، پروژههای عملی و توضیحات واضح همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
مبانی یادگیری ماشین (فصل ۱): معرفی مفاهیم اصلی یادگیری ماشین.
TensorFlow.js (فصل ۲): راهاندازی و استفاده از TensorFlow.js در وب.
ساخت طبقهبندیکننده تصویر (فصل ۳): آموزش مدل برای تشخیص اشیاء در تصاویر.
طبقهبندی متن و تحلیل احساسات (فصل ۴): تحلیل متن و تشخیص احساسات.
آزمایش با ورودیها (فصل ۵): مدیریت ورودیهای مختلف برای مدلها.
یادگیری ماشین در تولید (فصل ۶): استقرار مدلها در اپلیکیشنهای وب.
سوگیری در یادگیری ماشین (فصل ۷): فهم و کاهش سوگیریها در مدلها.
Practical Machine Learning in JavaScript با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
پروژهمحور: ساخت اپلیکیشنهای وب واقعی با TensorFlow.js.
مبتدیپسند: بدون نیاز به دانش قبلی یادگیری ماشین.
مدرن: پوشش فناوریهای وب و TensorFlow.js در ۲۰۲۵.
نویسندگان متخصص: با تجربه در توسعه وب و یادگیری ماشین.
جامع: از مبانی تا استقرار و مدیریت سوگیریها.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
توسعهدهندگان وب: برای افزودن یادگیری ماشین به مهارتهایشان.
علاقهمندان به هوش مصنوعی: برای یادگیری کاربردهای وب.
دانشجویان علوم کامپیوتر: برای یادگیری عملی یادگیری ماشین.
توسعهدهندگان جاوااسکریپت: برای توسعه اپلیکیشنهای هوشمند.
حرفهایهای فناوری: برای بهروزرسانی مهارتهای وب.
دانش پایه جاوااسکریپت: آشنایی با مفاهیم اولیه جاوااسکریپت.
ابزارها: مرورگر وب و محیط توسعه مانند VS Code.
سیستم: کامپیوتر با قابلیت اجرای جاوااسکریپت.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای یادگیری ماشین در وب – مثالها بسیار کاربردی.» در Reddit: «منبع ضروری برای توسعهدهندگان وب.» در Amazon: «TensorFlow.js و تحلیل احساسات بینظیر.»
با مطالعه، شما:
مبانی یادگیری ماشین را با جاوااسکریپت درک میکنید.
TensorFlow.js را برای ساخت مدلهای وب به کار میبرید.
طبقهبندیکنندههای تصویر و متن را طراحی و آموزش میدهید.
تحلیل احساسات را در اپلیکیشنهای وب پیادهسازی میکنید.
مدلها را در محیط تولید مستقر میکنید.
سوگیریها را در یادگیری ماشین شناسایی و کاهش میدهید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران