اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای هوشمند تحلیل داده و یادگیری ماشین بر بستر Google Cloud Platform (GCP)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند تحلیل داده و یادگیری ماشین بر بستر Google Cloud Platform (GCP)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های Google Cloud Platform
• 2. معماری داده‌ها در بستر ابری و مزایای آن
• 3. آشنایی با سرویس BigQuery برای تحلیل داده‌های کلان
• 4. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها در Cloud Storage
• 5. اصول کار با SQL در محیط BigQuery
• 6. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در کلان‌داده‌ها
• 7. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در GCP
• 8. آشنایی با پلتفرم Vertex AI و قابلیت‌های آن
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Cloud Dataflow
• 10. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های داده با Cloud Composer
• 11. تحلیل داده‌های جریانی با استفاده از Pub/Sub
• 12. تکنیک‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 13. آشنایی با مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در Vertex AI
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از AutoML
• 15. تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی روندهای داده‌ای
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow در فضای ابری
• 17. استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 18. نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 19. به‌کارگیری سرویس‌های هوش مصنوعی پیش‌ساخته Vision AI
• 20. استفاده از Natural Language API برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی
• 21. کاربرد سرویس‌های تبدیل گفتار به متن در پردازش داده‌ها
• 22. ایجاد داشبوردهای تحلیلی با استفاده از Looker
• 23. مصورسازی داده‌ها و گزارش‌گیری پیشرفته
• 24. امنیت و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های ابری
• 25. مدیریت دسترسی‌ها و هویت‌ها در GCP با IAM
• 26. پیاده‌سازی راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با رعایت اصول اخلاقی
• 27. استفاده از ابزارهای تحلیل پیش‌بینانه برای کسب‌وکارهای ایرانی
• 28. استراتژی‌های انتقال داده‌های سازمانی به محیط ابری
• 29. تلفیق هوش مصنوعی و تحلیل داده برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 30. آشنایی با معماری‌های مقیاس‌پذیر در Google Cloud
• 31. پایش و عیب‌یابی خط‌لوله‌های داده با Cloud Monitoring
• 32. استفاده از ابزارهای تحلیلی برای بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیک
• 33. تحلیل داده‌های شبکه‌های توزیع و زنجیره تأمین
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند در فضای ابری
• 35. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 36. روش‌های افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
• 37. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های حجیم توزیع‌شده
• 38. نقش رایانش ابری در توسعه زیرساخت‌های هوشمند ملی
• 39. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان