دوره معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های بینایی ماشین (Computer Vision) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: طراحی سیستم‌های بینایی ماشین (Computer Vision)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 2. اهمیت و نقش معمار نرم‌افزار
• 3. ذی‌نفعان معماری و نیازهای آنها
• 4. درایورهای معماری: نیازمندی‌های تابعی و غیرتابعی
• 5. ویژگی‌های کیفیتی (Quality Attributes) در معماری
• 6. دیدگاه‌های معماری (Architectural Views) و مستندسازی
• 7. اصول طراحی معماری (SOLID, DRY, KISS)
• 8. معماری‌های مبتنی بر الگو (Pattern-Based Architectures)
• 9. تکنیک‌های ارزیابی معماری
• 10. چرخه حیات معماری نرم‌افزار
• 11. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و کاربردها
• 12. تاریخچه و تکامل بینایی ماشین
• 13. مفاهیم پایه پردازش تصویر (فیلترها، هیستوگرام، تبدیل رنگ)
• 14. تشخیص لبه و گوشه در تصاویر
• 15. ویژگی‌های کلاسیک در بینایی ماشین (SIFT, HOG, LBP)
• 16. معرفی یادگیری ماشین سنتی برای بینایی ماشین (SVM, k-NN)
• 17. شبکه‌های عصبی و مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 18. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 19. طبقه‌بندی تصویر با CNN
• 20. تشخیص شیء (Object Detection) مفاهیم پایه
• 21. سگمنتیشن تصویر (Image Segmentation) مفاهیم پایه
• 22. ردیابی شیء (Object Tracking) مفاهیم پایه
• 23. داده‌ها و دیتاست‌های رایج در بینایی ماشین
• 24. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین (متریک‌ها)
• 25. ابزارهای پایه در بینایی ماشین (OpenCV)
• 26. چالش‌های معماری سیستم‌های بینایی ماشین
• 27. تاثیر نیازمندی‌های بینایی ماشین بر تصمیمات معماری
• 28. ملاحظات معماری برای سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 29. معماری‌های مبتنی بر داده (Data-Centric AI)
• 30. معماری‌های مبتنی بر مدل (Model-Centric AI)
• 31. چرخه حیات توسعه و عملیات سیستم‌های بینایی ماشین (MLOps for CV)
• 32. ارتباط بین معماری نرم‌افزار و مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. انتخاب بین راه‌حل‌های ابری، محلی و لبه برای CV
• 34. مدیریت پیچیدگی در سیستم‌های بینایی ماشین مقیاس‌پذیر
• 35. نیازمندی‌های غیرتابعی خاص سیستم‌های بینایی ماشین
• 36. معماری مونولیتیک در برابر میکروسرویس در CV
• 37. معماری‌های رویدادمحور (Event-Driven Architectures) برای CV
• 38. معماری‌های پایپ‌لاین (Pipeline Architectures) داده در CV
• 39. معماری‌های لایه‌ای (Layered Architectures) در سیستم‌های CV
• 40. معماری‌های مبتنی بر سرویس (Service-Oriented Architectures)
• 41. الگوهای معماری برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) تصاویر
• 42. الگوهای معماری برای پردازش بی‌درنگ (Real-time Processing) ویدئو
• 43. الگوهای صف پیام (Message Queues) و کارگزارها (Brokers) (Kafka, RabbitMQ)
• 44. الگوهای مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های CV
• 45. الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری در CV
• 46. الگوی مخزن ویژگی (Feature Store Pattern)
• 47. الگوی رجیستری مدل (Model Registry Pattern)
• 48. الگوی گیت‌وی API برای سرویس‌های بینایی ماشین
• 49. الگوی سگمنت‌بندی بار کاری (Workload Segmentation Pattern)
• 50. معماری سیستم‌های توزیع شده برای CV
• 51. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های تصویر و ویدئو (Object Storage, Databases)
• 52. طراحی پایپ‌لاین‌های ورود داده (Data Ingestion Pipelines)
• 53. معماری‌های سیستم‌های برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی داده (Annotation Systems)
• 54. پایپ‌لاین‌های افزایش داده (Data Augmentation Pipelines)
• 55. مدیریت نسخه و اصالت داده (Data Versioning and Lineage)
• 56. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های بینایی ماشین
• 57. معماری‌های استریمینگ داده برای تحلیل ویدئو بی‌درنگ
• 58. فیلترینگ و پیش‌پردازش داده‌های ورودی
• 59. معماری‌های مبتنی بر گراف برای داده‌های بینایی ماشین
• 60. طراحی مخازن داده برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته CV
• 61. یکپارچه‌سازی منابع داده متنوع برای CV
• 62. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها برای آموزش و استنتاج
• 63. مدیریت ابرداده (Metadata Management) برای داده‌های CV
• 64. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌های CV
• 65. نظارت بر کیفیت و یکپارچگی داده‌ها
• 66. معماری‌های زیرساخت آموزش مدل (Distributed Training)
• 67. مدیریت نسخه و چرخه حیات مدل‌های بینایی ماشین
• 68. استراتژی‌های استقرار مدل (Model Deployment) (Containerization, Serverless)
• 69. طراحی API برای سرویس‌دهی مدل‌های CV (REST, gRPC)
• 70. نظارت بر عملکرد مدل و تشخیص رانش (Model Monitoring and Drift Detection)
• 71. تست A/B و استقرار قناری (Canary Deployment) برای مدل‌ها
• 72. معماری‌های استقرار مدل روی لبه (Edge Deployment Architectures)
• 73. بهینه‌سازی استنتاج مدل (Inference Optimization) (Quantization, Pruning)
• 74. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای مدل‌های بینایی ماشین (CI/CD/CT)
• 75. استقرار مدل به عنوان سرویس (MaaS - Model as a Service)
• 76. مدیریت منابع سخت‌افزاری برای آموزش و استنتاج (GPU, TPU)
• 77. اتوماسیون آموزش و تیونینگ مدل
• 78. ژورنالینگ و ردیابی آزمایش‌ها در MLOps
• 79. معماری‌های مقیاس‌بندی استنتاج مدل
• 80. امنیت مدل و حفاظت از IP (Intellectual Property)
• 81. معماری برای بینایی ماشین بی‌درنگ و با تأخیر کم
• 82. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری برای سیستم‌های CV با توان عملیاتی بالا
• 83. سیستم‌های بینایی ماشین توزیع شده (Distributed Computer Vision)
• 84. معماری‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 85. معماری سیستم‌های بینایی برای وسایل نقلیه خودران
• 86. معماری سیستم‌های تحلیل تصویر پزشکی
• 87. معماری سیستم‌های بازرسی صنعتی با CV
• 88. ملاحظات اخلاقی و بایاس در معماری سیستم‌های CV
• 89. معماری‌های Cloud-Native برای بینایی ماشین (AWS, GCP, Azure ML)
• 90. استراتژی‌های Hybrid Cloud و Multi-Cloud برای CV
• 91. معماری سیستم‌های دید رباتیک (Robotics Vision Systems)
• 92. معماری برای بینایی ماشین با داده‌های محدود (Few-Shot Learning)
• 93. امنیت سایبری در سیستم‌های بینایی ماشین
• 94. طراحی سیستم‌های خودترمیم‌شونده (Self-Healing) برای CV
• 95. معماری‌های قابل تنظیم برای تغییرات مدل و داده
• 96. مطالعه موردی: معماری سیستم تشخیص شیء مقیاس‌پذیر
• 97. مطالعه موردی: معماری سیستم نظارت ویدئویی بی‌درنگ
• 98. مطالعه موردی: معماری سیستم بینایی برای تشخیص بیماری
• 99. روندهای آینده در معماری بینایی ماشین (مدل‌های بنیادی، Vision Transformers)
• 100. جمع‌بندی و بهترین شیوه‌ها در معماری سیستم‌های بینایی ماشین