🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با کیفیت، سرعت و دقت بالا در nuvem
• 2. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و اکوسیستم آن
• 3. چرا GCP انتخاب مناسبی برای کاربردهای پردازش تصویر است؟
• 4. ساخت حساب کاربری و مدیریت صورت‌حساب (Billing) در GCP
• 5. آشنایی با کنسول وب GCP و Cloud Shell
• 6. مفاهیم پایه مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 7. نصب و راه‌اندازی ابزار خط فرمان gcloud (CLI)
• 8. مقدمه‌ای بر ماشین‌های مجازی با Google Compute Engine
• 9. مفاهیم بنیادی شبکه در nuvem: VPC, Subnet, Firewall Rules
• 10. آشنایی با انواع فضای ذخیره‌سازی در GCP
• 11. معرفی Google Cloud Storage: ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر برای تصاویر
• 12. انتخاب زبان برنامه‌نویسی و راه‌اندازی SDK گوگل nuvem
• 13. اصول اولیه امنیت در GCP
• 14. بررسی هزینه‌ها و ابزارهای تخمین هزینه
• 15. ساخت اولین پروژه: آپلود و مدیریت یک تصویر در GCP
• 16. ساختار و مدیریت Bucket‌ها در Cloud Storage
• 17. کلاس‌های مختلف ذخیره‌سازی (Standard, Nearline, Coldline, Archive)
• 18. کنترل دسترسی به اشیاء (Objects) و Bucket‌ها
• 19. مدیریت چرخه عمر (Lifecycle Management) برای آرشیو تصاویر
• 20. نسخه‌بندی (Versioning) اشیاء برای جلوگیری از حذف تصادفی
• 21. استفاده از Signed URLs برای دسترسی موقت و امن به تصاویر
• 22. افزایش سرعت تحویل تصویر با Cloud CDN
• 23. بهترین روش‌ها برای سازماندهی و نام‌گذاری تصاویر در Cloud Storage
• 24. مانیتورینگ دسترسی و استفاده از فضای Cloud Storage
• 25. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات تصویری
• 26. مقدمه‌ای بر معماری بدون سرور (Serverless)
• 27. آشنایی با Cloud Functions: اجرای کد در پاسخ به رویدادها
• 28. ایجاد یک تابع nuvem (Cloud Function) برای تغییر اندازه تصاویر (Thumbnail Generation)
• 29. تریگرهای Cloud Storage: اجرای خودکار کد هنگام آپلود تصویر
• 30. معرفی Cloud Run: اجرای کانتینرهای بدون سرور
• 31. مقدمه‌ای بر Vision AI API: پردازش تصویر هوشمند از پیش‌آماده
• 32. تشخیص برچسب و محتوا در تصاویر (Label Detection)
• 33. تشخیص و تحلیل چهره (Face Detection)
• 34. مکان‌یابی اشیاء در تصاویر (Object Localization)
• 35. استخراج متن از تصاویر (OCR) با Vision AI
• 36. تشخیص لوگو و نشان‌های تجاری (Logo Detection)
• 37. جستجوی وب برای تصاویر مشابه (Web Detection)
• 38. تشخیص محتوای نامناسب (Safe Search Detection)
• 39. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Vision AI در پایتون
• 40. مدیریت خطا و تحلیل پاسخ‌های JSON از Vision AI API
• 41. طراحی معماری پایپ‌لاین پردازش تصویر مقیاس‌پذیر
• 42. معرفی Google Cloud Pub/Sub برای پیام‌رسانی ناهمزمان
• 43. جداسازی اجزای سیستم: Storage Trigger -> Pub/Sub -> Worker
• 44. پیاده‌سازی یک Worker پردازش تصویر با Cloud Run
• 45. ارکستراسیون گردش‌کارها با Cloud Workflows
• 46. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) میلیون‌ها تصویر
• 47. استفاده از Google Cloud Batch برای بارهای کاری سنگین
• 48. مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین با Cloud Monitoring
• 49. ثبت و تحلیل لاگ‌ها با Cloud Logging
• 50. ایجاد داشبوردهای سفارشی و هشدار (Alerting)
• 51. مدیریت خطا و تلاش مجدد (Retries) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 52. بهینه‌سازی هزینه‌های معماری بدون سرور
• 53. مقایسه Cloud Functions و Cloud Run برای وظایف مختلف
• 54. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در محیط‌های بدون سرور
• 55. تست خودکار توابع Cloud Functions و سرویس‌های Cloud Run
• 56. الگوهای طراحی برای پردازش موازی تصاویر
• 57. ذخیره‌سازی فراداده (Metadata) تصاویر پردازش‌شده
• 58. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده GCP: Firestore و Cloud SQL
• 59. اتصال سرویس‌های بدون سرور به پایگاه داده
• 60. تحلیل تنگناها (Bottlenecks) و بهینه‌سازی عملکرد
• 61. چه زمانی از مدل‌های سفارشی به جای Vision AI API استفاده کنیم؟
• 62. معرفی پلتفرم یکپارچه هوش مصنوعی Vertex AI
• 63. آماده‌سازی و پیش‌پردازش دیتاست‌های تصویری
• 64. برچسب‌گذاری داده‌های تصویری با Vertex AI Data Labeling
• 65. آموزش مدل طبقه‌بندی تصویر سفارشی با AutoML Vision
• 66. آموزش مدل تشخیص اشیاء سفارشی با AutoML Vision
• 67. ارزیابی دقت مدل: Precision, Recall, و Confusion Matrix
• 68. درک و تفسیر معیارهای ارزیابی مدل
• 69. استقرار (Deploy) مدل آموزش‌دیده بر روی یک Endpoint
• 70. فراخوانی Endpoint مدل برای پیش‌بینی (Inference) آنلاین
• 71. پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction) با مدل‌های سفارشی
• 72. آشنایی با Vertex AI Training برای آموزش با کد سفارشی
• 73. استفاده از کانتینرهای از پیش ساخته شده برای آموزش مدل
• 74. ساخت کانتینر سفارشی برای الگوریتم‌های خاص
• 75. بهینه‌سازی فرآیند آموزش با Hyperparameter Tuning
• 76. معرفی Vertex AI Pipelines برای اتوماسیون MLOps
• 77. ذخیره و تحلیل نتایج پیش‌بینی در BigQuery
• 78. مصورسازی نتایج تحلیل در Looker Studio (Data Studio)
• 79. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل‌ها در Vertex AI Model Registry
• 80. چرخه کامل MLOps: از داده تا استقرار و مانیتورینگ
• 81. بهینه‌سازی فرمت تصاویر (JPEG, PNG, WebP) برای سرعت و کیفیت
• 82. استفاده از GPU برای تسریع آموزش و پیش‌بینی مدل‌ها
• 83. تنظیمات پیشرفته مدل برای دستیابی به دقت بالاتر
• 84. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود مدل
• 85. درک و کاهش بایاس (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 86. تکنیک‌های پردازش تصاویر بسیار بزرگ (Tiling)
• 87. مقایسه معماری‌های پردازش آنی (Real-time) و دسته‌ای (Batch)
• 88. استراتژی‌های کشینگ (Caching) برای تصاویر و نتایج با Memorystore
• 89. فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون (Quantization) مدل برای استنتاج سریع‌تر
• 90. استفاده از TensorFlow و PyTorch در Vertex AI
• 91. ایجاد پایپ‌لاین CI/CD با Cloud Build برای استقرار خودکار
• 92. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Terraform
• 93. اصول امنیت در سطح اپلیکیشن: Secret Manager برای کلیدهای API
• 94. ایمن‌سازی شبکه با VPC Service Controls
• 95. رمزنگاری داده‌های تصویری در حالت سکون (At Rest) و در حال انتقال (In Transit)
• 96. ساخت یک رابط کاربری وب ساده برای آپلود و نمایش تصاویر
• 97. یکپارچه‌سازی با Firebase برای احراز هویت و میزبانی وب
• 98. مطالعه موردی: سیستم تحلیل تصاویر محصولات در یک فروشگاه آنلاین
• 99. مطالعه موردی: پایپ‌لاین تعدیل محتوای تولید شده توسط کاربر (UGC Moderation)
• 100. جمع‌بندی دوره، روندهای آینده و گام‌های بعدی

دوره جامع Google Cloud Platform: پردازش تصویر با کیفیت، سرعت و دقت بالا

معرفی دوره

آیا به دنبال راهی برای پردازش تصاویر با سرعت بالا، دقت فوق‌العاده و کیفیت بی‌نظیر هستید؟ آیا می‌خواهید از قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گوگل در پروژه‌های پردازش تصویر خود بهره‌مند شوید؟

دوره آموزشی "Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development" به شما این امکان را می‌دهد تا با استفاده از سرویس‌های Google Cloud Platform (GCP)، اپلیکیشن‌های پردازش تصویر قدرتمند و کارآمدی را طراحی و پیاده‌سازی کنید. با یادگیری مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته، شما قادر خواهید بود تا چالش‌های پیچیده پردازش تصویر را به سادگی حل کرده و پروژه‌های خود را به سطح بالاتری ارتقا دهید.

این دوره فرصتی استثنایی برای ورود به دنیای جذاب و پردرآمد پردازش تصویر با GCP و تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه است. با ما همراه شوید و آینده خود را با GCP رقم بزنید!

درباره دوره

این دوره آموزشی، یک راهنمای جامع و عملی برای توسعه اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با استفاده از Google Cloud Platform (GCP) است. شما در این دوره، با مفاهیم پایه و پیشرفته GCP، سرویس‌های کلیدی مانند Cloud Vision API, Cloud Storage, Cloud Functions, و TensorFlow آشنا خواهید شد. همچنین، نحوه طراحی، پیاده‌سازی و استقرار اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با کیفیت، سرعت و دقت بالا را به صورت گام به گام فرا خواهید گرفت.

تمرکز این دوره بر روی یادگیری عملی و پروژه‌محور است، به طوری که شما در طول دوره، پروژه‌های واقعی را انجام داده و مهارت‌های خود را به طور عملی تقویت خواهید کرد.

موضوعات کلیدی

• معرفی Google Cloud Platform و سرویس‌های کلیدی
• آشنایی با Cloud Vision API و قابلیت‌های آن
• ذخیره‌سازی و مدیریت تصاویر با Cloud Storage
• پردازش تصاویر به صورت Serverless با Cloud Functions
• استفاده از TensorFlow برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
• بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های پردازش تصویر
• امنیت و مدیریت دسترسی در GCP
• اتصال به سایر سرویس‌های GCP
• پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی پردازش تصویر
• دیباگ و رفع اشکال اپلیکیشن‌های GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال یادگیری پردازش تصویر با GCP هستند
• مهندسان داده و دانشمندان داده که می‌خواهند از GCP برای پروژه‌های خود استفاده کنند
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی و علوم داده
• متخصصان IT که به دنبال گسترش دانش خود در زمینه Cloud Computing هستند
• هر فردی که علاقه‌مند به یادگیری پردازش تصویر و GCP است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

دلایل متعددی برای گذراندن این دوره وجود دارد:

• یادگیری از متخصصان: این دوره توسط متخصصان مجرب و با سابقه در زمینه GCP و پردازش تصویر تدریس می‌شود.
• محتوای جامع و به‌روز: مطالب دوره به طور کامل و با توجه به آخرین تغییرات و به‌روزرسانی‌های GCP تهیه شده است.
• یادگیری عملی و پروژه‌محور: تمرکز دوره بر روی یادگیری عملی و انجام پروژه‌های واقعی است.
• دسترسی به منابع آموزشی: شما به تمام منابع آموزشی مورد نیاز، از جمله کدها، اسلایدها و مستندات دسترسی خواهید داشت.
• پشتیبانی و مشاوره: در طول دوره، از پشتیبانی و مشاوره اساتید و متخصصان بهره‌مند خواهید شد.
• افزایش فرصت‌های شغلی: با گذراندن این دوره، مهارت‌های خود را در زمینه GCP و پردازش تصویر ارتقا داده و فرصت‌های شغلی بیشتری را برای خود ایجاد خواهید کرد.
• دستیابی به نتایج ملموس: شما قادر خواهید بود پس از اتمام دوره، اپلیکیشن‌های پردازش تصویر قدرتمند و کارآمدی را با استفاده از GCP طراحی و پیاده‌سازی کنید.
• سرمایه‌گذاری بر روی آینده خود: با یادگیری GCP، شما در حال سرمایه‌گذاری بر روی آینده شغلی خود در یکی از پررونق‌ترین حوزه‌های فناوری هستید.
• درک عمیق مفاهیم: این دوره به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده پردازش تصویر و Cloud Computing را به طور کامل درک کنید.
• ایجاد تمایز در رزومه: داشتن مهارت در GCP و پردازش تصویر، شما را از سایر متقاضیان شغل متمایز می‌کند.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که شما را از صفر تا صد با پردازش تصویر در GCP آشنا می کند. برخی از سرفصل‌ها به شرح زیر است:

• مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
• ایجاد و مدیریت پروژه در GCP
• آشنایی با Cloud Shell و Cloud SDK
• مقدمه‌ای بر Cloud Storage
• آپلود و دانلود تصاویر با Cloud Storage
• ایجاد Bucket های مختلف با سطوح دسترسی متفاوت
• مقدمه‌ای بر Cloud Vision API
• تشخیص متن در تصاویر با Cloud Vision API
• تشخیص اشیاء در تصاویر با Cloud Vision API
• تشخیص چهره در تصاویر با Cloud Vision API
• تشخیص لوگو در تصاویر با Cloud Vision API
• تشخیص برچسب در تصاویر با Cloud Vision API
• تشخیص ویژگی های ایمنی در تصاویر با Cloud Vision API
• پردازش دسته‌ای تصاویر با Cloud Vision API
• ذخیره نتایج پردازش در Cloud Storage
• مقدمه‌ای بر Cloud Functions
• ایجاد Cloud Function برای پردازش تصاویر
• راه‌اندازی Cloud Function با Triggerهای مختلف
• استفاده از Cloud Functions برای پردازش تصاویر به صورت اتوماتیک
• مقدمه‌ای بر TensorFlow در GCP
• ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در TensorFlow
• استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌شده TensorFlow
• استقرار مدل‌های TensorFlow در GCP
• بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌های پردازش تصویر
• مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های پردازش تصویر
• امنیت در GCP
• مدیریت دسترسی در GCP
• مانیتورینگ و Logging در GCP
• دیباگ و رفع اشکال اپلیکیشن‌های GCP
• ادغام با سایر سرویس‌های GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc)
• ایجاد Pipeline های پردازش تصویر با Dataflow
• پردازش تصاویر بزرگ با Dataproc
• تحلیل داده‌های تصاویر با BigQuery
• پیاده سازی تشخیص چهره با TensorFlow و Cloud Vision API
• ایجاد سیستم جستجوی تصویر با استفاده از ویژگی های استخراج شده توسط Cloud Vision API
• تشخیص تقلب در تصاویر با استفاده از یادگیری ماشین
• خودکارسازی فرایند پردازش اسناد با Cloud Vision API
• ساخت یک Chatbot برای پاسخگویی به سوالات درباره تصاویر
• و بسیاری سرفصل های دیگر ...

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی