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. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در GCP
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
• 3. معرفی Google Cloud Platform (GCP)
• 4. اشتراک Google Cloud و راه‌اندازی پروژه
• 5. مفاهیم اصلی GCP: مناطق، مناطق، ماشین‌های مجازی
• 6. GCP IAM: احراز هویت و مجوزها
• 7. GCP Networking: شبکه‌های VPC، فایروال‌ها، Load Balancing
• 8. GCP Storage: Cloud Storage، Persistent Disks
• 9. GCP Compute Engine: ایجاد و مدیریت ماشین‌های مجازی
• 10. GCP Kubernetes Engine (GKE): مبانی کانتینرسازی
• 11. GCP Cloud Functions: توابع بدون سرور
• 12. GCP Cloud Run: اجرای کانتینرها به صورت سرورلس
• 13. GCP AI Platform: مقدمه و قابلیت‌ها
• 14. GCP Vision AI: معرفی و قابلیت‌های اصلی
• 15. GCP Vision AI: تشخیص اشیاء
• 16. GCP Vision AI: تشخیص متن (OCR)
• 17. GCP Vision AI: تجزیه و تحلیل چهره
• 18. GCP Vision AI: دسته‌بندی تصاویر
• 19. GCP Vision AI: تشخیص برچسب (Label Detection)
• 20. GCP Vision AI: تشخیص ویژگی‌های بصری
• 21. GCP Vision AI: تشخیص محتوای ناامن
• 22. GCP Vision AI: پردازش دسته‌ای تصاویر
• 23. GCP Vision AI: تنظیمات و پارامترهای پیشرفته
• 24. GCP Vision AI: مانیتورینگ و لاگینگ
• 25. GCP Vision AI: مدیریت هزینه
• 26. GCP Video AI: مقدمه و قابلیت‌ها
• 27. GCP Video AI: تشخیص اشیاء در ویدئو
• 28. GCP Video AI: تشخیص رویدادها در ویدئو
• 29. GCP Video AI: تجزیه و تحلیل ویدئو
• 30. GCP Video AI: پردازش دسته‌ای ویدئوها
• 31. GCP Video AI: تنظیمات و پارامترهای پیشرفته
• 32. GCP Video AI: مانیتورینگ و لاگینگ
• 33. GCP Video AI: مدیریت هزینه
• 34. GCP AutoML Vision: مقدمه و قابلیت‌ها
• 35. GCP AutoML Vision: آموزش مدل‌های سفارشی
• 36. GCP AutoML Vision: آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 37. GCP AutoML Vision: ارزیابی مدل‌های آموزش دیده
• 38. GCP AutoML Vision: استقرار مدل‌های آموزش دیده
• 39. GCP AutoML Vision: استفاده از مدل‌های سفارشی در برنامه‌ها
• 40. GCP AutoML Vision: بهترین روش‌ها و نکات
• 41. GCP Vertex AI: معرفی و قابلیت‌های یکپارچه
• 42. GCP Vertex AI: مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML
• 43. GCP Vertex AI: ابزارهای آماده‌سازی داده‌ها
• 44. GCP Vertex AI: آموزش مدل‌های ML (بنیادی)
• 45. GCP Vertex AI: تنظیم دقیق مدل‌های ML
• 46. GCP Vertex AI: ارزیابی و مقایسه مدل‌ها
• 47. GCP Vertex AI: استقرار مدل‌ها
• 48. GCP Vertex AI: مانیتورینگ و پیش‌بینی
• 49. GCP Vertex AI: استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 50. GCP Vertex AI: مدیریت داده‌ها و مجموعه‌داده‌ها
• 51. GCP Vertex AI: ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
• 52. GCP Vertex AI: ویژگی‌های پیشرفته برای پردازش تصویر
• 53. GCP Vertex AI: معماری‌های مدل‌های پیشرفته
• 54. GCP Vertex AI: نکات امنیتی و حفظ حریم خصوصی
• 55. GCP Vertex AI: بهینه‌سازی هزینه
• 56. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره تصاویر
• 57. اتصال برنامه‌ها به Cloud Storage
• 58. استفاده از Cloud Functions برای پردازش تصاویر در لحظه
• 59. استفاده از Cloud Run برای پردازش تصاویر مقیاس‌پذیر
• 60. ساخت API برای پردازش تصویر با استفاده از Cloud Functions/Run
• 61. استفاده از Compute Engine برای پردازش تصویر تخصصی
• 62. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر
• 63. افزایش دقت پردازش تصویر
• 64. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر
• 65. تکنیک‌های پس‌پردازش تصویر
• 66. مدیریت خطاهای پردازش تصویر
• 67. مانیتورینگ عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر
• 68. لاگینگ و دیباگینگ برنامه‌های پردازش تصویر
• 69. پیکربندی و بهینه‌سازی ماشین‌های مجازی برای پردازش تصویر
• 70. استفاده از GPU در Compute Engine
• 71. راه‌اندازی یک pipeline پردازش تصویر در GCP
• 72. طراحی معماری سیستم پردازش تصویر با مقیاس‌پذیری بالا
• 73. استفاده از Pub/Sub برای ارتباطات ناهمزمان
• 74. استفاده از Dataflow برای پردازش دسته‌ای و جریانی تصاویر
• 75. تجزیه و تحلیل داده‌های پردازش تصویر
• 76. تجسم نتایج پردازش تصویر
• 77. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای پردازش تصویر
• 78. بهینه‌سازی جریان کار (workflow) پردازش تصویر
• 79. امنیت در پردازش تصویر در GCP
• 80. مدیریت دسترسی به داده‌ها و مدل‌ها
• 81. حفظ حریم خصوصی در پردازش تصویر
• 82. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های پردازش تصویر
• 83. مستندسازی برنامه‌های پردازش تصویر
• 84. انتقال داده‌های حجیم تصویر به GCP
• 85. مدیریت هزینه‌ها در GCP برای پردازش تصویر
• 86. راهکارهای کاهش هزینه
• 87. بهترین روش‌ها برای توسعه برنامه‌های پردازش تصویر در GCP
• 88. معماری‌های جدید برای پردازش تصویر با سرعت بالا
• 89. معماری‌های جدید برای پردازش تصویر با دقت بالا
• 90. استفاده از معماری‌های میکروسرویس
• 91. طراحی رابط کاربری (UI) برای برنامه‌های پردازش تصویر
• 92. طراحی رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای پردازش تصویر
• 93. ادغام با سایر سرویس‌های GCP
• 94. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده‌های پردازش تصویر
• 95. پیش‌بینی نیازهای پردازش تصویر
• 96. مقیاس‌پذیری خودکار برنامه‌ها
• 97. مدیریت نسخه‌های مدل و برنامه
• 98. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 99. ملاحظات امنیتی در انتقال و ذخیره داده‌های تصویر
• 100. پیکربندی شبکه برای دسترسی به سرویس‌های GCP