دوره تخصصی هوش مصنوعی با MIT App Inventor 🤖📱
این دوره آموزشی ویژه، به طراحی و توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند در محیط MIT App Inventor اختصاص دارد. در این دوره، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه با استفاده از دستورات بلاکی 🧩 اپلیکیشن‌هایی را ایجاد کنند که از هوش مصنوعی (AI) برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده می‌کنند.
💡 هوش مصنوعی و کاربردهای آن
هوش مصنوعی به سه حوزه اصلی تقسیم می‌شود:
🔹 بهینه‌سازی (Optimization) – یافتن بهترین راه‌حل در بین گزینه‌های مختلف.
🔹 طبقه‌بندی (Classification) – دسته‌بندی اطلاعات بر اساس الگوهای مشخص.
🔹 رگرسیون (Regression) – پیش‌بینی داده‌ها و تحلیل روندهای آینده.
🎯 هدف دوره
🔹 آموزش مفهوم طبقه‌بندی در هوش مصنوعی و استفاده از آن در اپلیکیشن‌های موبایل.
🔹 طراحی و پیاده‌سازی اپ‌های هوشمند که داده‌ها را دسته‌بندی و تحلیل می‌کنند.
🔹 تقویت مهارت‌های برنامه‌نویسی بصری و آشنایی عملی با هوش مصنوعی.
🔹 آماده‌سازی ذهن خلاق برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 🤖📊.
این دوره، یک تجربه جذاب و عملی برای علاقه‌مندان به فناوری، برنامه‌نویسی و AI است که می‌خواهند دانش خود را در دنیای اپلیکیشن‌های هوشمند گسترش دهند. 🚀✨
🚀 مراحل ساخت اپلیکیشن هوش مصنوعی با قابلیت طبقه‌بندی در MIT App Inventor
1️⃣ فعال‌سازی افزونه هوش مصنوعی (ML Extension)
MIT App Inventor از طریق افزونه ML4K (Machine Learning for Kids) یا Personal Image Classifier به شما امکان می‌دهد مدل‌های طبقه‌بندی را در اپلیکیشن خود ادغام کنید.
در قسمت Extensions، افزونه ML4K یا Personal Image Classifier را اضافه کنید.
این افزونه به شما اجازه می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی از Teachable Machine گوگل یا ML4K را به اپلیکیشن خود متصل کنید.
2️⃣ آموزش مدل طبقه‌بندی با داده‌های خود
اگر قصد دارید اپ شما یک دسته‌بندی‌کننده تصاویر باشد (مثلاً تشخیص میوه‌ها، چهره‌ها، علائم راهنمایی و رانندگی و …)، باید مدل طبقه‌بندی خود را آموزش دهید:
از Google Teachable Machine یا Machine Learning for Kids برای آموزش مدل استفاده کنید.
حداقل دو کلاس (دسته‌بندی) ایجاد کنید (مثلاً “سیب 🍏” و “موز 🍌”).
تصاویر مربوطه را آپلود کنید و مدل را آموزش دهید.
مدل را صادر (Export) کنید و در MIT App Inventor بارگذاری کنید.
3️⃣ پیاده‌سازی مدل در اپلیکیشن MIT App Inventor
پس از آموزش مدل:
یک دکمه (Button) برای گرفتن تصویر یا دریافت ورودی از کاربر اضافه کنید.
از دوربین (Camera Component) برای گرفتن عکس استفاده کنید.
تصویر گرفته‌شده را به مدل طبقه‌بندی ارسال کنید.
نتیجه را روی صفحه نمایش (Label) دهید (مثلاً “این یک سیب است! 🍏”).
4️⃣ پردازش نتیجه و نمایش خروجی هوشمند
پس از دریافت نتیجه مدل طبقه‌بندی، می‌توانید از بلوک‌های منطقی برای تصمیم‌گیری استفاده کنید.
مثلاً اگر مدل تشخیص داد که تصویر یک سیب 🍏 است، اپ پیام بدهد:
“این یک سیب است، پیشنهاد می‌کنم اطلاعات تغذیه‌ای آن را ببینی!”می‌توان خروجی را در فرمت صوتی یا با نمایش تصویر مرتبط ارائه داد.
🎯 مثال‌های عملی از اپلیکیشن‌های طبقه‌بندی در MIT App Inventor
🔹 تشخیص احساسات 😃😢 – اپی که از طریق دوربین، احساسات چهره را تحلیل می‌کند.
🔹 طبقه‌بندی گیاهان و حیوانات 🌱🐶 – اپی که با گرفتن عکس، گونه‌ی گیاه یا حیوان را تشخیص می‌دهد.
🔹 دسته‌بندی محصولات فروشگاهی 🏪📦 – اپی که بارکد یک محصول را می‌خواند و دسته‌بندی آن را مشخص می‌کند.
🔹 سیستم شناسایی زباله‌های قابل بازیافت 🔄♻ – اپی که نوع زباله را تشخیص می‌دهد و راهنمای بازیافت ارائه می‌کند.
✨ نتیجه‌گیری
با استفاده از MIT App Inventor، می‌توان بدون نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی، اپلیکیشن‌های هوشمندی طراحی کرد که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی داده‌ها استفاده کنند. این روش، رویکردی عالی برای آموزش AI به دانش‌آموزان و علاقه‌مندان به فناوری است. 🚀📲
📸 کاربردهای عمومی طبقه‌بندی در پردازش تصویر:
🔹 تشخیص چهره (Face Recognition) – شناسایی افراد از طریق تصاویر برای امنیت (مانند Face ID در گوشی‌ها).
🔹 دسته‌بندی اشیا (Object Classification) – شناسایی و تشخیص اشیاء در تصاویر (مثلاً تشخیص اتومبیل، درخت، حیوانات).
🔹 سیستم‌های تشخیص بیماری (Medical Image Classification) – بررسی تصاویر پزشکی مانند تشخیص سرطان در تصاویر رادیولوژی.
🔹 تشخیص احساسات (Emotion Detection) – تحلیل حالات چهره برای تشخیص احساساتی مانند خوشحالی، ناراحتی، تعجب و خشم.
🔹 طبقه‌بندی دست‌نوشته‌ها (Handwriting Recognition) – شناسایی و تبدیل دست‌نوشته به متن دیجیتال (OCR).
🔹 تشخیص نژاد یا گونه حیوانات (Animal Species Classification) – دسته‌بندی حیوانات در تصاویر برای تحقیقات زیست‌شناسی.
🔹 سیستم‌های فیلتر محتوا (Content Moderation) – تشخیص تصاویر نامناسب در رسانه‌های اجتماعی.
🔹 تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی – در خودروهای خودران برای افزایش ایمنی جاده‌ها 🚗🛑.
🔹 سیستم‌های امنیتی و نظارتی – شناسایی رفتارهای مشکوک از طریق دوربین‌های امنیتی.
این موارد نشان می‌دهد که ترکیب هوش مصنوعی و پردازش تصویر در بسیاری از حوزه‌ها کاربردی و حیاتی است! 🚀🤖
🚀 همین حالا وارد دنیای هوش مصنوعی شوید! 🤖📱
📢 آیا می‌خواهید یاد بگیرید چگونه اپلیکیشن‌های هوشمند بسازید؟
🌟 آیا دوست دارید بدون نیاز به کدنویسی پیچیده، هوش مصنوعی را تجربه کنید؟
با شرکت در این دوره، شما:
✅ یاد می‌گیرید چطور اپلیکیشن‌هایی طراحی کنید که تصاویر را طبقه‌بندی کنند! 📸🔍
✅ با دستورات بلاکی و محیط ساده MIT App Inventor، برنامه‌نویسی هوش مصنوعی را تجربه می‌کنید! 🧩🎮
✅ پروژه‌های عملی انجام می‌دهید و یک مهارت کاربردی و آینده‌دار یاد می‌گیرید! 🚀💡
🎯 این دوره مخصوص شماست اگر:
🔹 به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید.
🔹 می‌خواهید برنامه‌نویسی را به روش ساده و خلاقانه یاد بگیرید.
🔹 به دنبال مهارتی ارزشمند برای آینده تحصیلی و کاری خود هستید.
💥 فرصت را از دست ندهید! همین حالا ثبت‌نام کنید و اولین اپلیکیشن هوشمند خود را بسازید! 🎉👇
درخواست مشاوره
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره این دوره درخواست مشاوره خود را ارسال کنید و یا با ما در تماس باشید.
درخواست مشاورهدوره های مرتبط
دوره هوش مصنوعی با PICTOBLOX
🚀 دوره جامع آموزش هوش مصنوعی با PictoBlox 🤖 💡 یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای همه! بدون نیاز…
برنامه نویسی بلاکی PISH BOT
🚀 با دوره برنامه‌نویسی بلاکی شرکت کات، بدون نیاز به دانش قبلی، قدم به دنیای رباتیک و الکترونیک بگذارید! 🤖💡 در این دوره، با استفاده از بردهای ویرا 🎛️ به‌صورت کاملاً بصری و آسان، برنامه‌نویسی یاد می‌گیرید و می‌توانید انواع حسگرها، موتور‌ها و قطعات الکترونیکی را کنترل کنید. ⚙️🔌 با پروژه‌های عملی و خلاقانه، مهارت‌های خود را تقویت کنید و ایده‌های هوشمندانه‌تان را به واقعیت تبدیل کنید! 🎨⚡ اگر به فناوری و نوآوری علاقه‌مندید، این دوره مخصوص شماست! همین حالا ثبت‌نام کنید و وارد دنیای هیجان‌انگیز رباتیک شوید! 🚀✨
دوره آموزش طراحی بدنه ربات ها
🌟 دوره آموزشی طراحی بدنه ربات با کرل دراو، برش لیزری و مونتاژ 🛠️🤖 این کارگاه ویژه دانش‌آموزان طراحی شده…
99,000 تومان
