دنیای «یادگیری ماشین» (Machine Learning) با سرعت شگفت‌انگیزی در حال گسترش است و شرکت‌ها و محققان به دنبال ابزارها و پلتفرم‌های قدرتمندی هستند تا مدل‌های هوشمند خود را توسعه دهند و در مقیاس بزرگ پیاده‌سازی کنند. در این میان، TensorFlow به عنوان یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها و Google Cloud به عنوان پلتفرمی ایمن، مقیاس‌پذیر و با قابلیت‌های متنوع، ترکیبی بی‌نظیر را برای توسعه‌دهندگان فراهم آورده‌اند. این دوره، ویژه سال 2024-5، تمام مباحث ضروری را پوشش می‌دهد و شما را قادر می‌سازد تا پروژه‌های یادگیری ماشین را از مرحله ایده تا استقرار در فضای ابری پیش ببرید.

این دوره Udemy شامل بیش از ۲۰ ساعت ویدئوی آموزشی، اسلایدهای جامع و تمرین‌های عملی است. مدرس دوره، یکی از متخصصان رسمی گوگل در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شما را در مسیر یادگیری همراهی می‌کند. هدف اصلی دوره، آموزش کار با TensorFlow و استقرار مدل‌ها در Google Cloud است تا افراد با هر سطح تجربه‌ای بتوانند به سرعت وارد دنیای هوش مصنوعی شوند.

• عنوان دوره: یادگیری ماشین با TensorFlow در Google Cloud
• سال انتشار: 2024-5
• مدرس: متخصص رسمی Google Cloud AI
• سطح دوره: مبتدی تا پیشرفته
• مدت زمان: بیش از ۲۰ ساعت

در این بخش فهرستی از مهم‌ترین موضوعات آموزشی دوره را مرور می‌کنیم:

• شناخت پایه‌ای TensorFlow: نصب و راه‌اندازی، مفاهیم Tensor، گراف و سشن.
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: ایجاد و آموزش مدل‌های Dense، CNN و RNN.
• پیش‌پردازش داده: خواندن داده‌ها از BigQuery، پردازش با Pandas و tf.data.
• استفاده از Cloud Storage: ذخیره و بارگذاری دسته‌های بزرگ داده.
• استقرار مدل‌ها: سرویس AI Platform، مدل سرور و API برای تولید.
• مانیتورینگ و بهینه‌سازی: TensorBoard، ابزارهای تطبیق مقیاس و بررسی عملکرد در فضای ابری.

برای استفاده کامل از مطالب دوره، بهتر است با موارد زیر آشنا باشید:

• مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌هایی مثل NumPy و Pandas.
• آشنایی کلی با ساختار داده‌ها و مفاهیم آماری مقدماتی.
• حساب دیفرانسیل و انتگرال در حد مدل‌سازی شبکه‌های عصبی کمک‌کننده است.
• اگر تجربه‌ای از فضای ابری ندارید، بخش مقدماتی Google Cloud دوره، شما را همراهی می‌کند.

دوره به چهار بخش اصلی تقسیم شده است تا روند یادگیری شما هدفمند و قابل پیگیری باشد:

• بخش اول: معرفی Google Cloud و راه‌اندازی محیط TensorFlow.
• بخش دوم: پیاده‌سازی مدل‌های پایه‌ای (Linear Regression و Classification).
• بخش سوم: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده (CNN, RNN, Autoencoders).
• بخش چهارم: استقرار، مانیتورینگ و نکات عملی برای تولید مدل در مقیاس واقعی.

یکی از مزایای این دوره، تمرکز روی مثال‌های واقعی است:

• تشخیص تصاویر با استفاده از CNN و پایپ‌لاین داده‌های بزرگ در Cloud Storage.
• پیش‌بینی قیمت مسکن با مدل‌های رگرسیون و مقایسه عملکرد در TensorBoard.
• تحلیل سری‌های زمانی با RNN برای پیش‌بینی فروش یک فروشگاه آنلاین.
• استفاده از AutoML API برای مقایسه نتایج و بهینه‌سازی خودکار مدل.

با دنبال کردن این مثال‌ها، شما مهارت ساخت، بهینه‌سازی و تولید سریع مدل‌های یادگیری ماشین را در عمل خواهید آموخت.

• دسترسی رایگان: امکان دانلود و استفاده بدون پرداخت هزینه.
• تجربه عملی: تمرین‌های مستمر و مثال‌های صنعتی.
• استاد خبره: مدرس دوره از تیم Google Cloud AI.
• بروزرسانی مداوم: مطالب به‌روز 2024-5 و پوشش آخرین امکانات TensorFlow.

اگر به دنبال یادگیری جامع و عملی یادگیری ماشین با TensorFlow در فضای ابری Google Cloud هستید، این دوره بهترین انتخاب است. با دانلود رایگان این دوره Udemy، گام مهمی در مسیر حرفه‌ای شدن در حوزه هوش مصنوعی برمی‌دارید. از نصب اولیه تا استقرار مدل در مقیاس صنعتی، همه چیز را خواهید آموخت. همین امروز شروع کنید و مهارت‌های خود را به سطح بعدی برسانید!