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.
Deep Learning in Web App Development
کتاب Practical TensorFlow.js: Deep Learning in Web App Development اثری ارزشمند از Juan De Dios Santos Rivera است که به توسعهدهندگان وب کمک میکند تا قدرت یادگیری عمیق را مستقیماً در مرورگرهای وب به کار گیرند. این کتاب یکی از معدود منابعی است که به شکلی عملی و مرحلهبهمرحله، مفاهیم هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (Deep Learning) را با استفاده از JavaScript و کتابخانه TensorFlow.js آموزش میدهد.
در دنیای مدرن که مرورگرها دروازه اصلی تعامل کاربران با نرمافزارها محسوب میشوند، یادگیری نحوه ساخت و استقرار مدلهای هوش مصنوعی در بستر وب، مهارتی کلیدی و بسیار کاربردی است. این کتاب دقیقاً برای همین منظور نوشته شده و شما را از سطح پایه تا ساخت پروژههای پیشرفته راهنمایی میکند.
هدف اصلی کتاب، آموزش ساخت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی تحت وب با بهرهگیری از کتابخانه قدرتمند TensorFlow.js است. خواننده در طول مطالعه، با اصول یادگیری عمیق، شبکههای عصبی و نحوه پیادهسازی آنها در محیط مرورگر آشنا میشود. نویسنده با مثالهای عملی، نحوه کار با مدلهای یادگیری ماشین را توضیح میدهد و نشان میدهد که چگونه میتوان این مدلها را مستقیماً در مرورگر یا Node.js اجرا کرد.
این اثر با دیدی کاربردی نوشته شده و به جای تمرکز بر تئوری محض، مسیر واقعی توسعهدهنده را برای ساخت پروژههای عملی دنبال میکند.
در این کتاب، فصلها به گونهای طراحی شدهاند که هر کدام یکی از موضوعات مهم در یادگیری عمیق را پوشش دهند. برخی از مباحث کلیدی عبارتاند از:
آموزش اولین مدلهای یادگیری با TensorFlow.js
پیادهسازی الگوریتمهای k-means با ml5.js
طراحی شبکههای عصبی Convolutional Neural Network (CNN) برای تشخیص تصویر
ساخت بازی با استفاده از مدل PoseNet برای تشخیص حرکات بدن
تشخیص متنهای سمی از طریق افزونه مرورگر Chrome
شناسایی اشیاء با استفاده از مدلهای آموزشدیده در Google Cloud AutoML
یادگیری Transfer Learning در محیط Node.js
تحلیل دادههای زمانی و تولید متن با Recurrent Neural Networks (RNN)
تولید تصاویر با استفاده از Generative Adversarial Networks (GAN)
یکی از نقاط قوت کتاب Practical TensorFlow.js، رویکرد پروژهمحور آن است. نویسنده در هر فصل با یک پروژه عملی، مفاهیم را در عمل به کار میگیرد. برای مثال:
در فصل چهارم، شما با استفاده از CNN مدلی میسازید که قادر به تشخیص ارقام دستنویس است.
در فصل پنجم، با مدل PoseNet یک بازی طراحی میکنید که از دوربین برای تشخیص حرکات بدن بازیکن استفاده میکند.
در فصل ششم، یاد میگیرید چگونه افزونهای برای مرورگر بنویسید که متون توهینآمیز را شناسایی کند.
در فصل نهم، نحوه پیشبینی سریهای زمانی و تولید متن با RNN آموزش داده میشود.
و در نهایت، در فصل دهم، با GAN تصاویر جدید از ارقام دستنویس تولید خواهید کرد.
نویسنده علاوه بر TensorFlow.js، به معرفی و نحوه استفاده از ابزارهای مرتبط دیگر نیز میپردازد، از جمله:
TensorBoard برای مشاهده و تحلیل فرآیند آموزش مدلها
ml5.js برای توسعه سادهتر مدلهای یادگیری ماشین در محیط مرورگر
tfjs-vis برای مصورسازی دادهها و عملکرد شبکههای عصبی
این ابزارها به خواننده کمک میکنند تا درک بهتری از نحوه عملکرد مدلهای یادگیری عمیق بهدست آورد و نتایج خود را به صورت گرافیکی مشاهده کند.
در این کتاب، الگوریتمهای مهم یادگیری عمیق به زبان ساده و همراه با مثال توضیح داده میشوند. برخی از آنها عبارتاند از:
Feedforward Neural Networks (FFNN): پایهایترین نوع شبکههای عصبی که برای پیشبینی و طبقهبندی دادهها استفاده میشود.
Convolutional Neural Networks (CNN): برای تحلیل و شناسایی الگوهای تصویری.
Recurrent Neural Networks (RNN): برای دادههای ترتیبی مانند متن یا صدا.
Generative Adversarial Networks (GAN): برای تولید دادههای جدید مانند تصویر یا صدا.
با یادگیری این الگوریتمها در قالب JavaScript، شما قادر خواهید بود مستقیماً در مرورگر برنامههایی هوشمند و قدرتمند بسازید.
کتاب Practical TensorFlow.js برای افرادی مناسب است که میخواهند هوش مصنوعی را در بستر وب پیادهسازی کنند. اگر شما توسعهدهندهای هستید که با JavaScript آشنایی دارید و به دنبال ورود به دنیای یادگیری عمیق هستید، این کتاب بهترین نقطه شروع است.
همچنین افرادی که به دنبال ساخت پروژههای واقعی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه تصویر، تحلیل سریهای زمانی یا پیشبینی دادهها هستند، از محتوای این کتاب بهرهمند خواهند شد.
یکی از ویژگیهای منحصربهفرد این اثر، استفاده از دادهها و مثالهای واقعی است. تمام تمرینها و پروژهها به گونهای طراحی شدهاند که بتوانند در سناریوهای دنیای واقعی مورد استفاده قرار گیرند. برای مثال:
آموزش مدل برای تشخیص تصاویر از طریق وبکم
استفاده از دادههای متنی برای تحلیل احساسات کاربران
شناسایی اشیاء در مرورگر بدون نیاز به سرور خارجی
طراحی مدلهای هوشمند با قابلیت تعامل مستقیم با کاربر
در کنار مباحث یادگیری عمیق، کتاب بهطور مختصر به یادگیری ماشین سنتی (Shallow Learning) نیز اشاره دارد. در این بخش، خواننده با مفاهیمی مانند خوشهبندی (Clustering)، کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و طبقهبندی دادهها آشنا میشود و یاد میگیرد که چگونه این الگوریتمها را با TensorFlow.js پیادهسازی کند.
اجرای مستقیم مدلها در مرورگر بدون نیاز به سرور
حفظ حریم خصوصی کاربران از طریق پردازش محلی دادهها
عملکرد سریع با استفاده از WebGL و GPU مرورگر
سازگاری بالا با JavaScript و محیطهای توسعهی وب
مناسب برای پروژههای Real-Time AI مانند چتباتها و تشخیص چهره
کتاب Practical TensorFlow.js: Deep Learning in Web App Development یک راهنمای جامع و کاربردی برای توسعهدهندگانی است که میخواهند هوش مصنوعی را به دنیای وب وارد کنند.
با مطالعهی این اثر، شما نه تنها با مفاهیم تئوری یادگیری عمیق آشنا میشوید، بلکه مهارت پیادهسازی و استقرار مدلهای هوش مصنوعی در مرورگر را نیز بهصورت عملی کسب میکنید.
اگر به دنبال ساخت اپلیکیشنهای وب هوشمند، پروژههای AI تعاملی و یادگیری عمیق در مرورگر هستید، این کتاب دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران