در این دوره جامع و عملی، با جدیدترین ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی گوگل، از جمله Vertex AI، پلتفرم مولد Gemini و تکنیک‌های Generative AI آشنا خواهید شد. اگر به دنبال تسلط بر خدمات ابری گوگل (GCP) و پیاده‌سازی مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی در پروژه‌های واقعی هستید، این دوره بهترین نقطه شروع برای شماست.

• مقدمات و معماری Vertex AI و نقش آن در چرخه حیات مدل‌های ML
• ایجاد، آموزش و ارزیابی مدل‌های ML با استفاده از کدنوت‌بوک‌های ابری و AutoML
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های Generative AI برای تولید متن، تصویر و داده
• کار با APIهای Gemini برای توسعه چت‌بات‌ها و سیستم‌های گفتگو محور
• استقرار (Deployment) و پایش (Monitoring) مدل‌ها روی زیرساخت‌های GCP
• بهینه‌سازی هزینه و مدیریت منابع ابری برای پروژه‌های ML در ابعاد واقعی

• دسترسی به نمونه‌کدها و دیتاست‌های آماده برای کار عملی
• پشتیبانی از سوی مدرسین با تجربه در پروژه‌های بزرگ
• تمرین‌های تعاملی داخل کنسول GCP و مستندسازی گام‌به‌گام
• گواهینامه معتبر پس از اتمام دوره برای تقویت رزومه
• قابلیت دانلود رایگان نرم‌افزارهای مورد نیاز و ابزارهای مرجع

• آشنایی پایه با مفاهیم یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون
• داشتن حساب کاربری رایگان یا پولی در Google Cloud Platform
• نصب و پیکربندی SDKهای GCP و ابزار gcloud
• درک مفاهیم کلی دیتابیس و ذخیره‌سازی ابری

این دوره به چند بخش اصلی تقسیم شده که هر بخش شامل ویدیوهای آموزشی، تمرین و مثال‌های عملی است:

• مقدمه و راه‌اندازی:
  • معرفی GCP و حساب کاربری
  • نصب CLI و SDK
• آشنایی با Vertex AI:
  • معماری سرویس و اجزای کلیدی
  • ساخت محیط‌های کاری (Workspaces)
• آموزش مدل با AutoML و کدنوت‌بوک:
  • بارگذاری داده و پیش‌پردازش
  • آموزش، ارزیابی و تنظیم ابرپارامتر
• معرفی Generative AI:
  • تفاوت مدل‌های مولد با مدل‌های کلاسیک
  • پیاده‌سازی نمونه‌های اولیه تولید متن و تصویر
• کار با Gemini API:
  • ساخت و توسعه چت‌بات هوشمند
  • یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌های ابری
• استقرار و پایش:
  • ایجاد Endpoints برای فراخوانی مدل
  • مانیتورینگ، لاگینگ و بهینه‌سازی هزینه
• پروژه نهایی:
  • طراحی یک سیستم کامل از صفر تا صد
  • گزارش‌نویسی و ارائه نتایج

در هر فصل، مثال‌های کاربردی زیر را انجام خواهید داد:

• ایجاد یک مدل تشخیص احساسات در توییت‌ها با AutoML NLP
• تولید تصویر با استفاده از یک مدل Generative Vision
• ساخت یک چت‌بات فروشگاهی با Gemini و یکپارچه‌سازی با Google Sheets
• استفاده از Vertex Pipelines برای اتوماسیون کامل چرخه‌ حیات ML

• به‌روز نگه داشتن نسخه‌های SDK و کتابخانه‌های مورد استفاده
• مدیریت هزینه‌ها با ایجاد بودجه (Budget) در کنسول GCP
• ذخیره کلیدهای API در Secret Manager برای امنیت بیشتر
• استفاده از ماشین‌های مجازی با GPU برای شتاب‌دهی مدل‌های بزرگ

با تکمیل این دوره، شما توانایی طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی مولد در فضای ابری گوگل را خواهید داشت. همین امروز شروع کنید و آینده یادگیری ماشین در کسب‌وکار خود را متحول کنید!