اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر بستر پلتفرم‌های ابری گوگل (Google Cloud)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر بستر پلتفرم‌های ابری گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. معماری پردازش ابری در گوگل کلاود
• 3. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال و زیرساخت‌های ابری
• 4. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل کلاود
• 5. محیط توسعه و ابزارهای مدیریت پروژه در گوگل کلاود
• 6. آشنایی با سرویس Vertex AI برای یادگیری ماشین
• 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در فضای ابری
• 8. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها با Cloud Storage
• 9. آشنایی با پلتفرم BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 10. استفاده از BigQuery ML برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. مفاهیم پایه یادگیری نظارت شده و نظارت نشده
• 12. آموزش مدل‌های رگرسیون بر بستر ابری
• 13. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی در محیط Vertex AI
• 14. معرفی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای ابری
• 16. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از Cloud Dataflow
• 17. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Model Deployment)
• 19. استفاده از سرویس‌های پیش‌آموزش‌دیده برای بینایی ماشین
• 20. بهره‌گیری از سرویس‌های تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی
• 21. استفاده از سرویس‌های تبدیل گفتار به متن و بالعکس
• 22. مدیریت و نظارت بر مدل‌های مستقر شده (Model Monitoring)
• 23. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 24. مدیریت دسترسی‌ها و هویت در گوگل کلاود
• 25. آشنایی با اصول MLOps برای مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها
• 26. استفاده از کانتینرها برای استقرار مدل‌ها با Docker و Kubernetes
• 27. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌های هوش مصنوعی در ابر
• 28. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساختی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 29. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری
• 30. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 31. بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در محیط‌های ابری
• 33. تکنیک‌های بهینه‌سازی هایپرپارامترها در Vertex AI
• 34. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تصویری پزشکی
• 35. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با اپلیکیشن‌های تحت وب
• 36. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 37. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با سرویس‌های گوگل کلاود
• 38. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند تحلیل داده
• 39. پروژه عملی: استقرار یک مدل طبقه‌بندی تصویر در محیط ابری