اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری نرم‌افزار: Designing Computer Vision Applications

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Designing Computer Vision Applications

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 2. چرایی اهمیت معماری در برنامه‌های بینایی کامپیوتر
• 3. مقدمه‌ای بر برنامه‌های کاربردی بینایی کامپیوتر
• 4. وظایف رایج و چالش‌های بینایی کامپیوتر
• 5. نقش معمار نرم‌افزار در سیستم‌های بینایی کامپیوتر
• 6. شناسایی و تحلیل الزامات سیستم‌های بینایی کامپیوتر
• 7. صفات کیفیتی معماری نرم‌افزار (کارایی، مقیاس‌پذیری و ...)
• 8. مقدمه‌ای بر الگوهای معماری نرم‌افزار
• 9. چرخه عمر توسعه برنامه‌های بینایی کامپیوتر
• 10. تنظیم و پیکربندی محیط توسعه برای CV
• 11. معماری یکپارچه (Monolithic) در CV
• 12. معماری میکروسرویس در برنامه‌های بینایی کامپیوتر
• 13. معماری لایه‌ای برای سیستم‌های بینایی کامپیوتر
• 14. معماری رویدادمحور برای بینایی کامپیوتر بلادرنگ
• 15. معماری داده‌محور در CV
• 16. معماری مشتری-سرویس و همتا-به-همتا در CV
• 17. معماری سرویس‌گرا (SOA) در سیستم‌های CV
• 18. معماری میکرومغزی (Microkernel) برای اجزای CV
• 19. معماری خط لوله و فیلتر برای پردازش CV
• 20. الگوی Model-View-Controller (MVC) برای رابط‌های کاربری CV
• 21. الگوی بروکر (Broker) برای سیستم‌های توزیع‌شده CV
• 22. استراتژی‌های تجزیه ماژولار در CV
• 23. ارتباطات بین‌اجزایی در سیستم‌های بینایی کامپیوتر
• 24. طراحی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای سرویس‌های CV
• 25. نمودارهای جریان داده و نمودارهای زمینه در CV
• 26. انواع داده‌ها و فرمت‌های تصویر و ویدئو در CV
• 27. خطوط لوله پیش‌پردازش داده‌ها برای CV
• 28. معیارهای انتخاب مدل برای وظایف بینایی کامپیوتر
• 29. مدیریت داده‌های آموزشی برای CV
• 30. طراحی سیستم‌ها برای آموزش مقیاس‌پذیر مدل‌های CV
• 31. طراحی موتورهای استنتاج (Inference Engines)
• 32. ملاحظات استنتاج بلادرنگ در CV
• 33. پردازش دسته‌ای در مقابل پردازش جریانی در CV
• 34. مدیریت سخت‌افزارهای متنوع (CPU, GPU, Edge TPUs)
• 35. استراتژی‌های استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتر
• 36. نسخه‌سازی و ردیابی مدل (Model Versioning)
• 37. نسخه‌سازی داده‌ها در سیستم‌های CV
• 38. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای CV سنتی
• 39. معماری‌های یادگیری عمیق (CNNs, Transformers) برای CV
• 40. استراتژی‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 41. ارزیابی کارایی: تأخیر، توان عملیاتی و مصرف منابع در CV
• 42. بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل‌های CV
• 43. بهینه‌سازی سرعت آموزش مدل‌های CV
• 44. مقیاس‌پذیری: افقی در مقابل عمودی در CV
• 45. طراحی برای استنتاج توزیع‌شده در CV
• 46. طراحی برای آموزش توزیع‌شده مدل‌های CV
• 47. استراتژی‌های توازن بار برای سرویس‌های CV
• 48. قابلیت اطمینان: تحمل خطا و مدیریت خطا در خطوط لوله CV
• 49. افزونگی (Redundancy) و سوئیچ به پشتیبان (Failover) در سیستم‌های CV
• 50. نظارت و هشداردهی برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر
• 51. نگهداری‌پذیری: کیفیت کد و ماژولار بودن در CV
• 52. استانداردهای مستندسازی برای معماری‌های CV
• 53. تست خودکار برای مدل‌ها و سیستم‌های CV
• 54. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی (GDPR, HIPAA) در CV
• 55. امنیت مدل (حملات خصمانه، مسمومیت مدل)
• 56. کنترل دسترسی برای داده‌ها و مدل‌های CV
• 57. شیوه‌های استقرار امن در CV
• 58. قابلیت استفاده: تجربه کاربری برای برنامه‌های CV
• 59. طراحی سیستم‌های بینایی کامپیوتر تعاملی
• 60. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از منابع ابری برای CV
• 61. راهکارهای ذخیره‌سازی داده برای مجموعه‌داده‌های بزرگ تصویر/ویدئو
• 62. خطوط لوله برچسب‌گذاری (Annotation) و آماده‌سازی داده‌ها
• 63. حاکمیت داده و مدیریت چرخه عمر داده در CV
• 64. ساخت دریاچه‌های داده (Data Lakes) برای CV
• 65. اصول MLOps برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر
• 66. یکپارچه‌سازی پیوسته (CI) برای مدل‌های CV
• 67. استقرار و تحویل پیوسته (CD) برای برنامه‌های CV
• 68. نظارت بر مدل‌ها در محیط عملیاتی (Production)
• 69. تشخیص رانش (Drift Detection) و استراتژی‌های آموزش مجدد مدل
• 70. ردیابی و مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Tracking) در CV
• 71. فروشگاه‌های ویژگی (Feature Stores) برای CV
• 72. خطوط لوله به‌عنوان کد (Pipelines as Code) برای وظایف CV
• 73. زیرساخت به‌عنوان کد (Infrastructure as Code) برای محیط‌های CV
• 74. کانتینرسازی (Docker) برای برنامه‌های CV
• 75. ارکستراسیون (Kubernetes) برای مقیاس‌پذیری CV
• 76. پلتفرم‌های رایانش ابری (AWS, Azure, GCP) برای CV
• 77. معماری‌های بدون سرور (Serverless) برای وظایف CV
• 78. معماری‌های رایانش لبه (Edge Computing) برای CV
• 79. استقرار مدل‌های CV بر روی دستگاه‌های جاسازی شده
• 80. طراحی برای محیط‌های با منابع محدود
• 81. استراتژی‌های ابر ترکیبی (Hybrid Cloud) برای CV
• 82. معماری‌های یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی در CV
• 83. به‌روزرسانی‌های هوایی (OTA) برای مدل‌های CV لبه
• 84. ملاحظات شبکه برای تعاملات CV لبه-ابری
• 85. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای CV لبه
• 86. طراحی برای هوش مصنوعی اخلاقی در CV (سوگیری، انصاف)
• 87. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) برای مدل‌های CV
• 88. طراحی برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر چندحالته (Multi-modal)
• 89. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای وظایف CV
• 90. معماری‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای تصویر/ویدئو
• 91. پتانسیل رایانش کوانتومی در معماری CV
• 92. Event Sourcing و CQRS برای سیستم‌های پیچیده CV
• 93. گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) و جستجوی معنایی برای داده‌های CV
• 94. طراحی برای انطباق‌پذیری (مانند تصویربرداری پزشکی)
• 95. نقش شبیه‌سازها در طراحی سیستم‌های بینایی کامپیوتر
• 96. مطالعه موردی: سیستم تشخیص شیء بلادرنگ
• 97. مطالعه موردی: خط لوله دسته‌بندی تصویر مقیاس‌پذیر
• 98. مطالعه موردی: پلتفرم تحلیل تصاویر پزشکی
• 99. بهترین شیوه‌ها در معماری نرم‌افزار بینایی کامپیوتر
• 100. مسیرهای آینده و شغلی در معماری بینایی کامپیوتر