دوره Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: 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

• 1. مبانی برنامه نویسی و مفاهیم اولیه
• 2. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی و اهمیت آن
• 3. آشنایی با زبان‌های برنامه نویسی (Python به عنوان زبان انتخابی)
• 4. نصب و راه‌اندازی Python و محیط توسعه (IDE) مناسب
• 5. متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها در Python
• 6. ساختارهای کنترلی: شرطی‌ها (if/else) و حلقه‌ها (for/while)
• 7. توابع و ماژول‌ها در Python
• 8. مفاهیم اولیه شیء گرایی (OOP) در Python
• 9. کار با کتابخانه‌های استاندارد Python (math, datetime)
• 10. مدیریت خطا و استثناها در Python
• 11. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 12. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 13. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP) و خدمات آن
• 14. ثبت نام و ایجاد حساب کاربری در GCP
• 15. آشنایی با Google Cloud Console و رابط کاربری آن
• 16. مفاهیم اولیه: پروژه‌ها، مناطق و ناحیه‌ها
• 17. آشنایی با Google Cloud SDK و ابزار command-line (gcloud)
• 18. استفاده از Cloud Shell برای مدیریت GCP
• 19. مروری بر خدمات محاسباتی GCP (Compute Engine, App Engine, Cloud Functions)
• 20. مروری بر خدمات ذخیره‌سازی GCP (Cloud Storage, Cloud SQL)
• 21. مروری بر خدمات شبکه GCP (VPC, Cloud DNS)
• 22. مدیریت دسترسی و احراز هویت (IAM) در GCP
• 23. آشنایی با Image Processing و کتابخانه‌های مرتبط
• 24. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و کاربردهای آن
• 25. مفاهیم اولیه پردازش تصویر: پیکسل، کانال‌های رنگی، رزولوشن
• 26. آشنایی با کتابخانه OpenCV (cv2) در Python
• 27. نصب و راه‌اندازی OpenCV
• 28. خواندن و نوشتن تصاویر با OpenCV
• 29. عملیات‌های پایه پردازش تصویر با OpenCV: تغییر اندازه، برش، چرخش
• 30. تبدیل فضای رنگی (RGB, Grayscale, HSV) با OpenCV
• 31. فیلترهای نقطه‌ای: آستانه‌گذاری، تبدیل منفی، روشن‌سازی
• 32. فیلترهای فضایی: هموارسازی، تشخیص لبه، تیزسازی
• 33. معرفی کتابخانه scikit-image برای پردازش تصویر
• 34. پردازش تصویر در GCP: زیرساخت و ذخیره‌سازی
• 35. انتخاب سرویس محاسباتی مناسب برای پردازش تصویر (Compute Engine vs. Cloud Functions)
• 36. راه‌اندازی یک نمونه Compute Engine برای پردازش تصویر
• 37. پیکربندی شبکه‌های مجازی (VPC) برای دسترسی به منابع GCP
• 38. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی تصاویر
• 39. مدیریت و سازماندهی داده‌ها در Cloud Storage
• 40. دسترسی به داده‌ها از طریق API Cloud Storage (Python)
• 41. استفاده از Cloud SQL برای ذخیره‌سازی ابرداده تصاویر
• 42. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی برای دسترسی سریع به تصاویر
• 43. پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی برای داده‌های تصاویر
• 44. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در Cloud Storage و Cloud SQL
• 45. پردازش تصویر در GCP: محاسبات و پردازش موازی
• 46. استفاده از Compute Engine برای پردازش موازی تصاویر
• 47. پیکربندی و مدیریت خوشه‌های محاسباتی (VMs)
• 48. تقسیم کار پردازش تصویر بین چندین نمونه Compute Engine
• 49. استفاده از کتابخانه multiprocessing برای پردازش موازی
• 50. بهینه‌سازی پردازش تصویر برای عملکرد بهتر
• 51. استفاده از GPU در Compute Engine برای شتاب‌دهی محاسبات
• 52. آشنایی با TensorFlow و PyTorch برای پردازش تصویر پیشرفته
• 53. استفاده از TensorFlow برای تشخیص اشیاء در تصاویر
• 54. استفاده از PyTorch برای تقسیم‌بندی تصاویر
• 55. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در GCP
• 56. پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش تصویر با Cloud Functions
• 57. مقدمه‌ای بر Cloud Functions و کاربردهای آن
• 58. ایجاد و استقرار یک تابع Cloud Function
• 59. راه‌اندازی یک trigger برای Cloud Storage
• 60. پیاده‌سازی یک تابع Cloud Function برای پردازش تصویر
• 61. خواندن و نوشتن تصاویر با استفاده از Cloud Functions
• 62. استفاده از کتابخانه‌های OpenCV و scikit-image در Cloud Functions
• 63. پردازش تصاویر به صورت خودکار با Cloud Functions
• 64. مدیریت خطاها و لاگ‌گیری در Cloud Functions
• 65. تست و دیباگ کردن Cloud Functions
• 66. مقیاس‌پذیری و عملکرد Cloud Functions
• 67. بهبود عملکرد و بهینه‌سازی
• 68. اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد پردازش تصویر
• 69. بهینه‌سازی کد Python برای سرعت بیشتر
• 70. استفاده از تکنیک‌های caching برای افزایش سرعت
• 71. استفاده از فرمت‌های تصویری بهینه (JPEG, PNG)
• 72. کاهش حجم تصاویر بدون افت کیفیت
• 73. استفاده از CDN (شبکه تحویل محتوا) برای ارائه تصاویر
• 74. استفاده از ImageMagick برای پردازش تصویر پیشرفته
• 75. بهینه‌سازی منابع Compute Engine برای کاهش هزینه
• 76. استفاده از auto-scaling برای مقیاس‌پذیری پویا
• 77. مانیتورینگ و مدیریت هزینه‌ها در GCP
• 78. مدیریت داده و پایگاه داده
• 79. آشنایی با Cloud Firestore و استفاده از آن
• 80. ذخیره‌سازی ابرداده تصاویر در Cloud Firestore
• 81. ایجاد و مدیریت شاخص‌ها برای جستجوی سریع
• 82. استفاده از Cloud SQL برای مدیریت داده‌های رابطه‌ای
• 83. طراحی schema پایگاه داده مناسب برای تصاویر
• 84. استفاده از BigQuery برای تجزیه و تحلیل داده‌های تصاویر
• 85. بارگذاری داده‌ها از Cloud Storage به BigQuery
• 86. کوئری‌نویسی و تجزیه و تحلیل داده‌های تصاویر در BigQuery
• 87. ایجاد داشبوردهای داده با استفاده از Data Studio
• 88. گزارش‌دهی و تجسم داده‌ها
• 89. امنیت و مانیتورینگ
• 90. پیاده‌سازی امنیت در GCP
• 91. مدیریت دسترسی و احراز هویت (IAM)
• 92. استفاده از Keys و Service Accounts
• 93. رمزگذاری داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال
• 94. مانیتورینگ منابع GCP با Cloud Monitoring
• 95. تنظیم هشدارها برای نظارت بر عملکرد و خطاها
• 96. بررسی و تحلیل لاگ‌ها با Cloud Logging
• 97. پیاده‌سازی امنیت شبکه با VPC و Firewall
• 98. محافظت از اپلیکیشن در برابر حملات
• 99. بررسی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
• 100. استقرار، مقیاس‌پذیری و مانیتورینگ پیشرفته