معرفی دوره

دوره «برنامه‌نویسی هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان جاوااسکریپت 2024-4» از پلتفرم LinkedIn Learning، ویژه افزایش مهارت‌های هوش مصنوعی در محیط وب و سرور طراحی شده است. این دوره تمام مراحل از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی را پوشش می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا با استفاده از کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow.js و Node.js، مدل‌های یادگیری ماشین را در برنامه‌های تحت وب خود به‌کار بگیرید.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• مفاهیم پایه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• نحوه کار با TensorFlow.js برای اجرای مدل‌ها در مرورگر
• ساخت API هوش مصنوعی با استفاده از Express و Node.js
• پردازش داده‌های متنی و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• راه‌اندازی و بهینه‌سازی مدل‌ها در فضای ابری (AWS، Azure)
• ادغام مدل‌های صوتی و چت‌بات هوش مصنوعی در رابط‌های کاربری

مزایای شرکت در دوره

• دسترسی به آموزش‌های ویدیویی با کیفیت بالا و زیرنویس فارسی
• تمرین‌ پروژه‌محور برای تثبیت مفاهیم و توسعه تجربه عملی
• دانلود رایگان نرم‌افزارها و کتابخانه‌های مورد نیاز
• گواهینامه معتبر LinkedIn پس از اتمام دوره
• پشتیبانی آنلاین و امکان پرسش و پاسخ با مدرس
• بروزرسانی منظم محتوای آموزشی در هر نسخه سالانه

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه‌ای با جاوااسکریپت و مفاهیم ES6
• درک مقدماتی از HTML و CSS
• تجربه کار با Node.js و npm
• آشنایی با خط فرمان (Command Line)
• آشنایی عمومی با مفاهیم داده و الگوریتم

بخش‌های دوره

• مقدمه و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE، Node.js، TensorFlow.js)
• مبانی یادگیری ماشین و آمار مقدماتی
• کار با مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده و آموزش مجدد (Transfer Learning)
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و بازگشتی (RNN)
• ساخت API RESTful برای ارائه مدل در سرور
• تحلیل داده‌های متنی: تشخیص احساسات و دسته‌بندی متون
• نمونه پروژه چت‌بات هوشمند در مرورگر
• استقرار (Deployment) مدل روی سرویس‌های ابری

مثال‌های عملی

در بخش عملی این دوره، با کمک یک مثال ساده چت‌بات هوش مصنوعی آشنا می‌شوید. این چت‌بات پاسخ‌های اولیه را با استفاده از یک مدل از پیش‌آموزش‌دیده انجام می‌دهد و قابلیت یادگیری تدریجی (Online Learning) دارد.

نمونه کد پایه برای بارگذاری مدل:

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const express = require('express');
const app = express();
const MODEL_URL = 'file://models/chatbot/model.json';

async function loadModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel(MODEL_URL);
  return model;
}

app.post('/predict', express.json(), async (req, res) => {
  const inputText = req.body.text;
  // پردازش و پیش‌بینی خروجی
  const output = await model.predict(processInput(inputText));
  res.json({ reply: decodeOutput(output) });
});

loadModel().then(m => {
  model = m;
  app.listen(3000, () => console.log('Server running on port 3000'));
});

در این مثال، با loadLayersModel مدل را روی سرور بارگذاری کرده و درخواست‌های پیش‌بینی را مدیریت می‌کنیم.

نحوه دانلود و نصب

برای دانلود رایگان نرم‌افزارها و کدهای این دوره:

• وارد لینک رسمی دوره در LinkedIn شوید.
• روی گزینه «Download Exercise Files» کلیک کنید.
• فایل zip را به پوشه پروژه انتقال داده و با دستور npm install کتابخانه‌ها را نصب کنید.
• برای اجرای سرور از دستور node index.js استفاده کنید.

نکات کلیدی و پایان‌بندی

• برای تسلط بیشتر، هر بخش را چند بار مرور و کدها را تغییر دهید.
• پروژه‌های کوچک بسازید و تجربیاتتان را در GitHub منتشر کنید.
• با جامعه توسعه‌دهندگان AI در LinkedIn ارتباط برقرار کنید.
• پیش از استقرار نهایی، مدل را در محیط تست بررسی کنید.
• از نسخه‌های به‌روز کتابخانه‌ها و مستندات رسمی استفاده کنید.

اکنون آماده‌اید تا مهارت‌های هوش مصنوعی خود را در توسعه وب و سرویس‌های مبتنی بر جاوااسکریپت به سطحی حرفه‌ای برسانید. این دوره رایگان را از دست ندهید و تحولی در مسیر شغلی خود ایجاد کنید!