اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های تشخیص چهره

349,950 تومان
دوره آموزشی معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های تشخیص چهره از کدنویسی تا ساخت قلب سیستم‌های هوشمند: دوره جامع معماری نرم‌افزار آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه نرم‌افزارهایی که روزانه استفاده ...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های تشخیص چهره

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه معماری نرم‌افزار
  • 2. تعریف و اهمیت معماری نرم‌افزار
  • 3. کیفیت‌های معماری (Architecture Qualities)
  • 4. فرآیند معماری نرم‌افزار
  • 5. معماری Driven Development (ADD)
  • 6. مفاهیم Domain Driven Design (DDD)
  • 7. الگوهای معماری نرم‌افزار
  • 8. الگوی لایه‌ای (Layered Architecture)
  • 9. الگوی میکروسرویس (Microservices Architecture)
  • 10. الگوی رویدادگرا (Event-Driven Architecture)
  • 11. الگوی لوله و فیلتر (Pipe and Filter Architecture)
  • 12. الگوی تخته‌سیاه (Blackboard Architecture)
  • 13. الگوی هسته و افزونه (Microkernel Architecture)
  • 14. الگوی MVC (Model-View-Controller)
  • 15. الگوی MVP (Model-View-Presenter)
  • 16. الگوی MVVM (Model-View-ViewModel)
  • 17. بررسی تخصصی سیستم‌های تشخیص چهره
  • 18. مفاهیم اولیه تشخیص چهره
  • 19. الگوریتم‌های پایه تشخیص چهره (Haar cascades, HOG)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای تشخیص چهره
  • 21. معماری‌های CNN محبوب (AlexNet, VGGNet, ResNet)
  • 22. Face Detection vs Face Recognition
  • 23. مراحل پردازش تصویر در تشخیص چهره
  • 24. پیش‌پردازش تصویر (Image Preprocessing)
  • 25. استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 26. طبقه‌بندی (Classification)
  • 27. ارزیابی عملکرد (Performance Evaluation)
  • 28. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-score)
  • 29. مجموعه داده‌های مورد استفاده در تشخیص چهره (Labeled Faces in the Wild, MegaFace)
  • 30. معماری‌های نرم‌افزاری مناسب برای تشخیص چهره
  • 31. معماری مبتنی بر ابر (Cloud-Based Architecture)
  • 32. معماری توزیع شده (Distributed Architecture)
  • 33. معماری لبه (Edge Architecture)
  • 34. معماری هیبریدی (Hybrid Architecture)
  • 35. انتخاب معماری مناسب بر اساس نیازمندی‌ها
  • 36. معیارهای انتخاب (Scalability, Performance, Security)
  • 37. ملاحظات معماری برای سیستم‌های تشخیص چهره
  • 38. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 39. امنیت (Security)
  • 40. حریم خصوصی (Privacy)
  • 41. کارایی (Performance)
  • 42. قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 43. قابلیت نگهداری (Maintainability)
  • 44. هزینه (Cost)
  • 45. طراحی پایگاه داده برای سیستم تشخیص چهره
  • 46. انتخاب نوع پایگاه داده (SQL, NoSQL)
  • 47. طراحی Schema پایگاه داده
  • 48. بهینه‌سازی پرس‌وجو (Query Optimization)
  • 49. استفاده از Caching
  • 50. پیاده‌سازی API برای سیستم تشخیص چهره
  • 51. طراحی API RESTful
  • 52. Authentication و Authorization
  • 53. Rate Limiting
  • 54. Error Handling
  • 55. مستندسازی API (Swagger/OpenAPI)
  • 56. امنیت API
  • 57. پیاده‌سازی میکروسرویس‌های تشخیص چهره
  • 58. تجزیه سیستم به میکروسرویس‌ها
  • 59. ارتباط بین میکروسرویس‌ها (gRPC, REST)
  • 60. پیاده‌سازی سرویس‌های تشخیص چهره (Face Detection Service, Face Recognition Service)
  • 61. استفاده از Containerization (Docker)
  • 62. استفاده از Orchestration (Kubernetes)
  • 63. استفاده از Message Queues (Kafka, RabbitMQ)
  • 64. مقیاس‌پذیری میکروسرویس‌ها
  • 65. مانیتورینگ و Logging میکروسرویس‌ها
  • 66. استقرار (Deployment) سیستم تشخیص چهره
  • 67. استقرار بر روی ابر (AWS, Azure, GCP)
  • 68. استقرار بر روی سرورهای اختصاصی (On-Premise)
  • 69. CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
  • 70. بررسی و بهبود عملکرد سیستم
  • 71. Profiling و Debugging
  • 72. بهینه‌سازی کد
  • 73. بهینه‌سازی تنظیمات سخت‌افزاری
  • 74. معماری برای سیستم تشخیص چهره بلادرنگ (Real-time)
  • 75. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سرعت
  • 76. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPUs, TPUs)
  • 77. Streaming Data Processing
  • 78. معماری برای سیستم تشخیص چهره با مقیاس بالا
  • 79. Data Partitioning و Sharding
  • 80. Load Balancing
  • 81. استفاده از Caching لایه‌های مختلف
  • 82. معماری برای سیستم تشخیص چهره در محیط‌های محدود
  • 83. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 84. بهینه‌سازی حافظه
  • 85. Edge Computing
  • 86. امنیت در سیستم‌های تشخیص چهره
  • 87. مقابله با حملات Adversarial
  • 88. محافظت از داده‌های چهره
  • 89. حریم خصوصی در سیستم‌های تشخیص چهره
  • 90. رعایت قوانین GDPR و CCPA
  • 91. Data anonymization
  • 92. آموزش و ارزیابی مدل‌های تشخیص چهره
  • 93. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش داده شده
  • 94. استفاده از Transfer Learning
  • 95. Augmentation داده‌ها
  • 96. Cross-validation
  • 97. معماری برای تشخیص چهره در ویدئو
  • 98. Tracking چهره در ویدئو
  • 99. Optical Flow
  • 100. Kalman Filter
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: AI Deep Learning Distributed Systems Face Recognition Image Processing Microservices architecture Programming REST API Security software architecture system design Web Service امنیت برنامه نویسی پردازش تصویر تشخیص چهره سیستم‌های توزیع‌شده طراحی سیستم معماری میکروسرویس معماری نرم‌افزار هوش مصنوعی وب سرویس یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.