🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: یادگیری ماشین با Google Cloud AI Platform / Vertex AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: رایانش ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین
• 2. مقدمه ای بر هوش مصنوعی
• 3. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 5. مبانی یادگیری عمیق
• 6. شبکه های عصبی چیستند
• 7. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 8. مفاهیم اساسی رایانش ابری
• 9. معماری Google Cloud Platform
• 10. خدمات اصلی GCP: Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery
• 11. مقدمه ای بر Google Cloud AI Platform / Vertex AI
• 12. چرا از Vertex AI استفاده کنیم؟
• 13. مزایای استفاده از پلتفرم ابری برای ML
• 14. نصب و پیکربندی Google Cloud SDK
• 15. تنظیم حساب Google Cloud
• 16. ایجاد پروژه GCP
• 17. مدیریت اعتبارنامه ها (Credentials)
• 18. مبانی خط فرمان GCP (gcloud CLI)
• 19. کار با Cloud Shell
• 20. مقدمه ای بر Jupyter Notebooks
• 21. استفاده از Jupyter Notebooks در GCP
• 22. مقدمه ای بر Dataflow
• 23. پردازش داده های بزرگ با Dataflow
• 24. مقدمه ای بر Dataproc
• 25. پردازش داده ها با Apache Spark و Hadoop در Dataproc
• 26. مقدمه ای بر BigQuery ML
• 27. استفاده از BigQuery ML برای مدل سازی
• 28. آماده سازی داده ها برای یادگیری ماشین
• 29. جمع آوری داده ها
• 30. پاکسازی داده ها
• 31. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 32. کشف و تحلیل داده ها (Exploratory Data Analysis – EDA)
• 33. تجسم داده ها (Data Visualization)
• 34. تقسیم داده ها: آموزش، اعتبارسنجی، تست
• 35. انتخاب مدل های یادگیری ماشین
• 36. رگرسیون خطی
• 37. رگرسیون لجستیک
• 38. درختان تصمیم (Decision Trees)
• 39. جنگل های تصادفی (Random Forests)
• 40. ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
• 41. مدل های خوشه بندی (Clustering Models): K-Means
• 42. کاهش ابعاد: PCA
• 43. مقدمه ای بر شبکه های عصبی عمیق
• 44. لایه های شبکه عصبی: Dense, Convolutional, Recurrent
• 45. توابع فعال سازی (Activation Functions)
• 46. توابع هزینه (Loss Functions)
• 47. بهینه سازها (Optimizers): SGD, Adam
• 48. قوانین تنظیم (Regularization Techniques)
• 49. مبانی آموزش مدل های عمیق
• 50. مدیریت مجموعه داده ها در Vertex AI Datasets
• 51. ایجاد و مدیریت مجموعه داده های عددی
• 52. ایجاد و مدیریت مجموعه داده های تصویری
• 53. ایجاد و مدیریت مجموعه داده های متنی
• 54. ایجاد و مدیریت مجموعه داده های ویدئویی
• 55. آموزش مدل های سفارشی در Vertex AI Training
• 56. استفاده از Custom Containers برای آموزش
• 57. تنظیم منابع محاسباتی برای آموزش
• 58. مدیریت پارامترهای آموزش
• 59. نظارت بر فرآیند آموزش
• 60. استفاده از TensorBoard برای تجسم آموزش
• 61. تنظیم پارامترهای هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
• 62. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 63. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 64. بهینه سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 65. تنظیم خودکار هایپرپارامترها در Vertex AI
• 66. استفاده از الگوریتم های آماده در Vertex AI (AutoML)
• 67. AutoML برای تصاویر
• 68. AutoML برای متن
• 69. AutoML برای داده های جدولی (Tabular Data)
• 70. AutoML برای ویدئو
• 71. ارزیابی و انتخاب مدل
• 72. متریک های ارزیابی رگرسیون: MSE, RMSE, MAE, R-squared
• 73. متریک های ارزیابی طبقه بندی: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC
• 74. ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
• 75. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 76. انتخاب بهترین مدل بر اساس متریک ها
• 77. استقرار مدل های یادگیری ماشین در Vertex AI Endpoints
• 78. استقرار مدل های سفارشی
• 79. استقرار مدل های AutoML
• 80. نظارت بر عملکرد Endpoints
• 81. مقیاس بندی Endpoints
• 82. مدیریت نسخه مدل
• 83. استفاده از Vertex AI Model Registry
• 84. مدیریت چرخه عمر مدل
• 85. استفاده از Vertex AI Pipelines
• 86. طراحی و ساخت پایپلاین های ML
• 87. اجرای پایپلاین ها
• 88. نظارت بر پایپلاین ها
• 89. اتوماسیون گردش کار ML
• 90. یکپارچگی پایپلاین با سایر خدمات GCP
• 91. مباحث پیشرفته در Vertex AI
• 92. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 93. شبکه های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks – GANs)
• 94. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Vertex AI
• 95. شناخت موجودیت نام گذاری شده (Named Entity Recognition – NER)
• 96. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 97. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 98. تولید متن (Text Generation)
• 99. بینایی ماشین (Computer Vision) با Vertex AI
• 100. تشخیص اشیاء (Object Detection)

دوره جامع: یادگیری ماشین با Google Cloud AI Platform / Vertex AI

شاهراه شما به سوی تسلط بر هوش مصنوعی ابری و انقلاب یادگیری ماشین!

آینده متعلق به داده‌هاست، و قدرت داده‌ها در گرو توانایی شما در تحلیل و به‌کارگیری آن‌ها نهفته است. آیا آماده‌اید تا مهارت‌های خود را به سطح بعدی ارتقا دهید و در قلب انقلاب هوش مصنوعی قرار بگیرید؟

معرفی دوره: گامی فراتر در هوش مصنوعی ابری

در دنیای امروز که با سرعت سرسام‌آوری به سمت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیش می‌رود، صرفاً ساخت مدل‌های قدرتمند کافی نیست. چالش اصلی در استقرار، مدیریت و مقیاس‌پذیری این مدل‌ها در محیط‌های واقعی و در حجم عظیم داده‌هاست. اینجاست که رایانش ابری و ابزارهای پیشرفته‌ای مانند Google Cloud AI Platform و Vertex AI به میدان می‌آیند و راه حل‌هایی بی‌نظیر برای این چالش‌ها ارائه می‌دهند.

دوره “یادگیری ماشین با Google Cloud AI Platform / Vertex AI” دروازه شما به دنیای هوش مصنوعی در مقیاس ابری است. این دوره برای پر کردن شکاف میان تئوری یادگیری ماشین و پیاده‌سازی عملی آن در محیط‌های صنعتی طراحی شده است. ما به شما نشان می‌دهیم چگونه ایده‌های خود را از مفهوم اولیه به مدل‌های یادگیری ماشین آماده تولید تبدیل کنید، همه این‌ها با استفاده از پلتفرم‌های قدرتمند و مقیاس‌پذیر گوگل کلود.

با گذراندن این دوره، شما نه تنها با جدیدترین ابزارهای Google Cloud برای توسعه و استقرار هوش مصنوعی آشنا می‌شوید، بلکه توانایی پیدا می‌کنید تا پروژه‌های یادگیری ماشین را با اطمینان، سرعت و کارایی بالا در محیط‌های ابری پیاده‌سازی کرده و به یک مهندس یادگیری ماشین ابری (Cloud ML Engineer) تبدیل شوید که تقاضا برای مهارت‌هایش روز به روز در حال افزایش است.

درباره دوره: از ایده تا استقرار هوشمند

این دوره جامع، یک سفر تمام‌عیار از مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های استقرار مدل در رایانش ابری گوگل است. ما با پوشش کامل Google Cloud AI Platform و به ویژه Vertex AI، شما را با یک اکوسیستم کامل برای چرخه حیات توسعه مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌کنیم.

با رویکردی کاملاً عملی و پروژه‌محور، شما یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را پیش‌پردازش کنید، مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش دهید و بهینه‌سازی کنید، و سپس آن‌ها را با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا و مانیتورینگ کارآمد در محیط تولید (Production) مستقر سازید. این دوره به شما کمک می‌کند تا نه تنها کد بنویسید، بلکه سیستم‌های هوشمند و قابل اعتماد بسازید که می‌توانند چالش‌های دنیای واقعی را حل کنند.

موضوعات کلیدی: قلب تپنده هوش مصنوعی ابری

در این دوره، شما با مجموعه‌ای از موضوعات حیاتی آشنا می‌شوید که هر متخصص یادگیری ماشین ابری باید بر آن‌ها مسلط باشد:

• مبانی رایانش ابری و Google Cloud: آشنایی با اکوسیستم گوگل کلود و سرویس‌های کلیدی.
• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: بازنگری مفاهیم پایه و پیشرفته ML.
• Google Cloud AI Platform / Vertex AI: درک معماری و قابلیت‌های این پلتفرم‌های قدرتمند.
• مدیریت داده‌ها در کلود: استفاده از Cloud Storage، BigQuery و Dataflow برای آماده‌سازی داده.
• مهندسی ویژگی (Feature Engineering): تکنیک‌ها و ابزارهای موثر برای بهبود کیفیت داده.
• آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها: از Auto ML گرفته تا آموزش مدل‌های سفارشی با TensorFlow و PyTorch در Vertex AI.
• استقرار و مدیریت مدل‌ها (MLOps): پیاده‌سازی خطوط لوله CI/CD برای مدل‌های ML.
• مانیتورینگ و توضیح‌پذیری مدل‌ها: اطمینان از عملکرد صحیح و درک رفتار مدل‌های هوش مصنوعی.
• خدمات تخصصی AI: معرفی و کار با Vision AI، Natural Language AI و Speech AI گوگل کلود.
• امنیت و مدیریت دسترسی: IAM و best practices در محیط گوگل کلود.
• پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی سناریوهای واقعی از صنایع مختلف.

مخاطبان دوره: چه کسانی از این دوره بهره‌مند می‌شوند؟

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان و متخصصین طراحی شده است که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در زمینه یادگیری ماشین ابری هستند:

• دانشمندان داده (Data Scientists): برای انتقال مدل‌های خود از محیط‌های محلی به ابری و مقیاس‌پذیری آن‌ها.
• مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers): جهت تسلط بر ابزارهای پیشرفته MLOps و چرخه عمر مدل در کلود.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Software Developers): که می‌خواهند قابلیت‌های هوش مصنوعی را به اپلیکیشن‌های خود اضافه کنند.
• مهندسان داده (Data Engineers): که مسئولیت ساخت زیرساخت‌های داده برای پروژه‌های ML را بر عهده دارند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: که به دنبال یک مسیر عملی و کاربردی برای ورود به دنیای ML ابری هستند.
• مدیران و کارشناسان فناوری اطلاعات: که می‌خواهند از قابلیت‌های هوش مصنوعی ابری در سازمان خود بهره‌برداری کنند.

پیش‌نیاز: آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم اولیه یادگیری ماشین توصیه می‌شود، اما برای کسانی که اشتیاق به یادگیری دارند، این دوره راهنمایی کامل خواهد بود.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌نظیر برای آینده شما

در دنیای رقابتی امروز، تخصص در هوش مصنوعی ابری یک مزیت رقابتی چشمگیر است. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای سرمایه‌گذاری در آینده شغلی شماست:

• تقاضای بی‌سابقه در بازار کار: مهندسان ML ابری از پرتقاضاترین مشاغل در صنعت فناوری هستند. این دوره شما را برای این فرصت‌ها آماده می‌کند.
• مهارت‌های عملی و کاربردی: با رویکرد پروژه‌محور، شما مهارت‌هایی را کسب می‌کنید که بلافاصله قابل استفاده در پروژه‌های واقعی هستند.
• تسلط بر ابزارهای پیشرو: Vertex AI جدیدترین و جامع‌ترین پلتفرم گوگل برای ML است. با تسلط بر آن، در لبه فناوری قرار می‌گیرید.
• افزایش سرعت توسعه: یاد می‌گیرید چگونه چرخه توسعه و استقرار مدل‌های ML را به شکل چشمگیری سرعت ببخشید.
• توانایی حل مسائل پیچیده: این دوره به شما ابزار و دانش لازم برای حل چالش‌های بزرگ داده و هوش مصنوعی را در مقیاس ابری می‌دهد.
• ارتقاء شغلی و فرصت‌های جدید: با افزودن این مهارت‌های تخصصی به رزومه خود، درها به روی فرصت‌های شغلی بهتر و نقش‌های کلیدی‌تر باز می‌شوند.
• شبکه‌سازی و تعامل: با جامعه‌ای از علاقه‌مندان و متخصصین همفکر در حوزه هوش مصنوعی ابری ارتباط برقرار کنید.

سرفصل‌های دوره: نقشه‌راه جامع شما به سوی تخصص

این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل جامع و کاربردی طراحی شده است تا تمامی ابعاد یادگیری ماشین با Google Cloud AI Platform / Vertex AI را پوشش دهد. از مقدماتی‌ترین مفاهیم رایانش ابری تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های MLOps و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق، هر آنچه برای تبدیل شدن به یک متخصص تمام‌عیار نیاز دارید، در این دوره گنجانده شده است.

ما گام به گام شما را در مسیر یادگیری همراهی می‌کنیم: از راه‌اندازی محیط کاربری، مدیریت داده‌ها، آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها، تا استقرار نهایی، مانیتورینگ و بهبود مستمر آن‌ها در محیط واقعی. هر سرفصل با دقت فراوان و با تمرکز بر انتقال دانش عملی و کاربردی تدوین شده است تا شما پس از اتمام دوره، قادر به پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی باشید.

برای مشاهده لیست کامل و تفصیلی سرفصل‌ها، لطفاً به بخش مربوطه در وب‌سایت ما مراجعه فرمایید. مطمئن باشید که با این حجم از محتوای آموزشی، هیچ نکته‌ای برای شما ناگفته نخواهد ماند.

همین امروز آینده شغلی خود را متحول کنید و به جمع متخصصین برتر هوش مصنوعی ابری بپیوندید!

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs