اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در پلتفرم ابری گوگل (GCP)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در پلتفرم ابری گوگل (GCP)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل هوشمند داده‌ها در بسترهای ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری پلتفرم گوگل کلاود
• 2. مدیریت منابع و هویت در فضای ابری با IAM
• 3. ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها در Google Cloud Storage
• 4. اصول طراحی پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای در Cloud Spanner
• 5. بهره‌گیری از BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 6. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL در محیط پردازش توزیع‌شده
• 7. یکپارچه‌سازی جریان داده با Cloud Dataflow
• 8. مدیریت خط‌لوله‌های داده با Cloud Data Fusion
• 9. تحلیل بلادرنگ داده‌ها با استفاده از Pub/Sub
• 10. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. مبانی یادگیری ماشین در پلتفرم Vertex AI
• 12. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با Auto ML
• 13. استفاده از نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده در Vertex AI
• 14. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 16. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس API
• 17. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با Vision AI
• 19. تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI
• 20. به‌کارگیری سرویس‌های ترجمه و تبدیل گفتار به متن
• 21. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تحلیل‌های ابری
• 22. طراحی معماری‌های داده‌محور مطابق با استانداردهای امنیتی
• 23. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع در پروژه‌های ابری
• 24. خودکارسازی فرایندهای یادگیری ماشین با MLOps
• 25. استفاده از Cloud Functions برای پاسخ‌های هوشمند رویدادمحور
• 26. تحلیل داده‌های سری زمانی در پلتفرم‌های ابری
• 27. یکپارچه‌سازی گزارش‌گیری با Looker Studio
• 28. مدیریت چرخه‌ی حیات داده‌ها و سیاست‌های نگهداری
• 29. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی با Kubernetes
• 30. بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در کاربردهای صنعتی
• 31. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و شفافیت الگوریتم‌ها
• 32. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌های آموزشی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با Vertex AI
• 34. تحلیل شبکه‌های داده‌ای با Graph Databases
• 35. بهینه‌سازی توزیع بار در پردازش‌های سنگین یادگیری ماشین
• 36. استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 37. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در محیط ابری
• 38. تست و عیب‌یابی خط‌لوله‌های داده در مقیاس بزرگ
• 39. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحول دیجیتال صنایع کشور