اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش متن با هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش متن با هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش متن با هوش مصنوعی در GCP
• 2. آشنایی با سرویس‌های GCP مرتبط با هوش مصنوعی
• 3. راه‌اندازی پروژه GCP و پیکربندی اولیه
• 4. Cloud Natural Language API: مفاهیم و کاربردها
• 5. تحلیل احساسات متن با Cloud Natural Language API
• 6. تشخیص موجودیت‌ها در متن با Cloud Natural Language API
• 7. استخراج عبارات کلیدی و موضوعات اصلی
• 8. Cloud Translation API: ترجمه ماشینی در GCP
• 9. پیاده‌سازی ترجمه خودکار با Cloud Translation API
• 10. Cloud Speech-to-Text API: تبدیل گفتار به متن
• 11. استفاده از Speech-to-Text برای پردازش فایل‌های صوتی
• 12. Cloud Text-to-Speech API: تبدیل متن به گفتار
• 13. سفارشی‌سازی صداها و زبان‌ها در Text-to-Speech
• 14. AutoML Natural Language: آموزش مدل‌های سفارشی
• 15. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های AutoML
• 16. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی متن با AutoML
• 17. آموزش مدل‌های تشخیص موجودیت با AutoML
• 18. ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌های AutoML
• 19. استفاده از Document AI برای پردازش اسناد
• 20. استخراج داده‌ها از اسناد با Document AI
• 21. Cloud Functions: اجرای کد بدون سرور برای پردازش متن
• 22. ایجاد APIهای پردازش متن با Cloud Functions
• 23. Cloud Run: استقرار کانتینرها برای پردازش متن
• 24. استفاده از Docker برای بسته‌بندی اپلیکیشن‌های پردازش متن
• 25. Cloud Storage: ذخیره‌سازی داده‌های متنی و مدل‌ها
• 26. مدیریت داده‌ها در Cloud Storage
• 27. Databases for Text Data: Cloud SQL, Cloud Datastore, BigQuery
• 28. انتخاب پایگاه داده مناسب برای داده‌های متنی
• 29. پردازش زبان‌های مختلف در GCP
• 30. کار با Unicode و Encoding در GCP
• 31. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌های پردازش متن
• 32. مانیتورینگ و Logging اپلیکیشن‌های پردازش متن
• 33. امنیت در اپلیکیشن‌های پردازش متن مبتنی بر GCP
• 34. استفاده از Identity and Access Management (IAM)
• 35. مقایسه سرویس‌های مختلف پردازش متن GCP
• 36. بهترین روش‌ها برای طراحی اپلیکیشن‌های پردازش متن
• 37. معماری یک اپلیکیشن پردازش متن مقیاس‌پذیر
• 38. پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده با Dialogflow
• 39. ادغام Dialogflow با سرویس‌های GCP دیگر
• 40. استفاده از Vertex AI برای مدل‌های پیشرفته‌تر
• 41. استفاده از pre-trained models در Vertex AI
• 42. Fine-tuning مدل‌های pre-trained برای نیازهای خاص
• 43. استقرار مدل‌های پردازش متن با Vertex AI
• 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین در NLP
• 46. پیش‌پردازش متن: پاکسازی، توکنیزاسیون، و ریشه‌یابی
• 47. Vector Embeddings و Word2Vec
• 48. استفاده از TensorFlow و Keras برای NLP در GCP