اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development

349,950 تومان
Google Cloud Platform: توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با سرعت، دقت و کیفیت بالا 🚀 Google Cloud Platform: توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با سرعت، دقت و کیفیت بالا معرفی دوره آیا به دنبال راه‌حلی قدرتمند ...
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 Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی برنامه نویسی و ساختار داده ها
  • 2. مفاهیم پایگاه داده و SQL
  • 3. مبانی شبکه های کامپیوتری
  • 4. مبانی سیستم عامل
  • 5. مبانی برنامه نویسی شیء گرا
  • 6. مفاهیم Git و کنترل نسخه
  • 7. توسعه وب سمت سرور (Backend Development)
  • 8. توسعه وب سمت کلاینت (Frontend Development)
  • 9. معماری میکروسرویس
  • 10. مفاهیم CI/CD
  • 11. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 12. مزایای استفاده از GCP
  • 13. ساختار کلی GCP و خدمات اصلی
  • 14. ساخت حساب کاربری GCP و راه اندازی اولیه
  • 15. ناوبری در کنسول GCP
  • 16. مدیریت پروژه ها و حساب ها در GCP
  • 17. مفاهیم Identity and Access Management (IAM) در GCP
  • 18. تنظیم سیاست های دسترسی در GCP
  • 19. مبانی کار با Compute Engine
  • 20. ایجاد و مدیریت ماشین های مجازی (VMs) در Compute Engine
  • 21. پیکربندی شبکه در Compute Engine
  • 22. مدیریت دیسک ها و ذخیره سازی در Compute Engine
  • 23. استفاده از تصاویر سفارشی در Compute Engine
  • 24. تنظیمات امنیتی در Compute Engine
  • 25. مبانی کار با Google Kubernetes Engine (GKE)
  • 26. مفهوم کانتینر و Docker
  • 27. ساخت ایمیج های Docker
  • 28. استقرار برنامه ها با Docker
  • 29. مقدمه ای بر Kubernetes
  • 30. مفاهیم Pods, Deployments, Services در GKE
  • 31. استقرار برنامه ها در GKE
  • 32. مدیریت کلاستر GKE
  • 33. اسکیلینگ و خودکار سازی در GKE
  • 34. شبکه در GKE
  • 35. ذخیره سازی در GKE
  • 36. مبانی کار با Cloud Storage
  • 37. ایجاد و مدیریت Bucket ها در Cloud Storage
  • 38. بارگذاری و دانلود فایل ها در Cloud Storage
  • 39. تنظیمات دسترسی در Cloud Storage
  • 40. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره سازی تصاویر
  • 41. مبانی کار با Cloud SQL
  • 42. ایجاد و مدیریت پایگاه داده های رابطه ای
  • 43. اتصال برنامه ها به Cloud SQL
  • 44. پیکربندی Cloud SQL
  • 45. امنیت در Cloud SQL
  • 46. مبانی کار با Cloud Firestore (NoSQL)
  • 47. مدل داده در Firestore
  • 48. ذخیره سازی و بازیابی داده ها در Firestore
  • 49. استفاده از Firestore برای داده های متنی و متا دیتا
  • 50. مبانی کار با Cloud Bigtable
  • 51. موارد استفاده Bigtable
  • 52. طراحی Schema در Bigtable
  • 53. مبانی پردازش تصویر
  • 54. انواع فرمت های تصویر
  • 55. مفاهیم پایه پردازش تصویر (فیلتر، لبه یابی، استخراج ویژگی)
  • 56. مقدمه ای بر کتابخانه های پردازش تصویر (OpenCV, Pillow)
  • 57. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 58. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 59. مدل های یادگیری ماشین رایج
  • 60. مقدمه ای بر کتابخانه های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 61. معرفی Vertex AI در GCP
  • 62. قابلیت های Vertex AI
  • 63. استفاده از Vertex AI برای آموزش مدل های یادگیری ماشین
  • 64. توسعه برنامه پردازش تصویر با استفاده از Cloud Functions
  • 65. استفاده از Cloud Functions برای اجرای کد در پاسخ به رویدادها
  • 66. اتصال Cloud Functions به Cloud Storage
  • 67. استفاده از Cloud Functions برای پردازش تصاویر آپلود شده
  • 68. توسعه برنامه پردازش تصویر با استفاده از Cloud Run
  • 69. استقرار برنامه های کانتینری با Cloud Run
  • 70. اتصال Cloud Run به Cloud Storage
  • 71. بهینه سازی برنامه های پردازش تصویر برای Cloud Run
  • 72. استفاده از Google Cloud Vision AI
  • 73. قابلیت های Vision AI (تشخیص اشیاء، OCR، تجزیه و تحلیل چهره)
  • 74. استفاده از Vision AI API در برنامه ها
  • 75. ادغام Vision AI با Cloud Functions و Cloud Run
  • 76. استفاده از Google Cloud AutoML Vision
  • 77. آموزش مدل های پردازش تصویر سفارشی با AutoML Vision
  • 78. استقرار مدل های AutoML Vision
  • 79. ادغام مدل های AutoML Vision در برنامه ها
  • 80. مبانی داده های بزرگ (Big Data)
  • 81. معرفی Google Cloud Dataflow
  • 82. استفاده از Dataflow برای پردازش جریان داده ها
  • 83. پردازش تصاویر در حجم بالا با Dataflow
  • 84. معرفی Google Cloud Dataproc
  • 85. استفاده از Dataproc برای خوشه های Hadoop و Spark
  • 86. پردازش مجموعه داده های بزرگ تصاویر با Dataproc
  • 87. مبانی Data Warehousing
  • 88. معرفی Google BigQuery
  • 89. طراحی Schema در BigQuery
  • 90. بارگذاری داده های پردازش تصویر در BigQuery
  • 91. تحلیل داده های پردازش تصویر با BigQuery
  • 92. امنیت در GCP برای برنامه های پردازش تصویر
  • 93. مدیریت کلیدهای API و گواهینامه ها
  • 94. تنظیمات شبکه امن در GCP
  • 95. مانیتورینگ و لاگینگ در GCP
  • 96. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring
  • 97. عیب یابی برنامه های پردازش تصویر در GCP
  • 98. بهینه سازی عملکرد برنامه های پردازش تصویر در GCP
  • 99. هزینه یابی در GCP و مدیریت آن
  • 100. استراتژی های بهینه سازی هزینه
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: Accuracy AutoML Vision BigQuery ML Cloud Vision API Fast API GCP Google Cloud Platform Performance scalability Serverless برنامه نویسی پردازش تصویر توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.