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 رایانش ابری و Google Cloud Platform
• 2. چرا GCP برای پردازش تصویر با کیفیت بالا انتخاب مناسبی است؟
• 3. مفاهیم اصلی GCP: پروژه‌ها، مناطق و ناحیه‌ها (Regions & Zones)
• 4. آشنایی با Google Cloud Console و داشبورد اصلی
• 5. راه‌اندازی حساب کاربری و مدیریت صورت‌حساب (Billing)
• 6. ایجاد اولین پروژه در GCP
• 7. نصب و راه‌اندازی Google Cloud SDK (gcloud CLI)
• 8. احراز هویت و پیکربندی اولیه gcloud CLI
• 9. مقدمه‌ای بر مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 10. نقش‌های اصلی IAM: Viewer, Editor, Owner
• 11. اصول اولیه ذخیره‌سازی داده‌های تصویری در فضای ابری
• 12. معرفی Google Cloud Storage (GCS)
• 13. مفاهیم GCS: سطل‌ها (Buckets) و اشیاء (Objects)
• 14. کلاس‌های ذخیره‌سازی در GCS و انتخاب کلاس مناسب برای تصاویر
• 15. آپلود و مدیریت تصاویر از طریق Cloud Console
• 16. استفاده از ابزار gsutil برای تعامل با GCS از طریق خط فرمان
• 17. دسترسی برنامه‌نویسی به GCS با استفاده از کتابخانه‌های کلاینت (Python)
• 18. تنظیمات دسترسی و مجوزها در GCS Buckets
• 19. ایجاد URL‌های امضا شده (Signed URLs) برای دسترسی موقت به تصاویر
• 20. مدیریت چرخه عمر (Lifecycle Management) اشیاء در GCS
• 21. مروری بر گزینه‌های پردازشی (Compute) در GCP
• 22. معرفی Compute Engine: ماشین‌های مجازی در ابر
• 23. ایجاد و پیکربندی یک ماشین مجازی برای پردازش تصویر
• 24. اتصال به ماشین مجازی از طریق SSH
• 25. نصب کتابخانه‌های پردازش تصویر (مانند OpenCV, Pillow) روی VM
• 26. مقدمه‌ای بر محاسبات بدون سرور (Serverless)
• 27. معرفی Cloud Functions
• 28. معماری رویداد محور (Event-Driven) برای پردازش تصویر
• 29. ایجاد اولین Cloud Function با تریگر HTTP
• 30. ایجاد Cloud Function برای پردازش خودکار تصاویر پس از آپلود در GCS
• 31. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در Cloud Functions
• 32. مقدمه‌ای بر کانتینرها و Docker
• 33. ساخت یک Docker Image برای یک اپلیکیشن پردازش تصویر
• 34. معرفی Cloud Run: اجرای کانتینرها به صورت Serverless
• 35. استقرار یک کانتینر در Cloud Run
• 36. مقایسه Cloud Functions و Cloud Run برای پردازش تصویر
• 37. مروری بر سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین GCP
• 38. معرفی Vision AI API: تحلیل تصویر از پیش‌آموزش‌داده‌شده
• 39. فعال‌سازی Vision AI API در پروژه
• 40. تشخیص برچسب (Label Detection) در تصاویر
• 41. تشخیص اشیاء (Object Localization)
• 42. تشخیص چهره (Face Detection) و ویژگی‌های آن
• 43. خواندن متن از تصاویر (OCR - Optical Character Recognition)
• 44. تشخیص لوگو (Logo Detection)
• 45. تشخیص مکان‌های معروف (Landmark Detection)
• 46. تشخیص محتوای نامناسب (Safe Search Detection)
• 47. استخراج ویژگی‌های تصویر (رنگ‌های غالب و ...)
• 48. استفاده از Vision AI API با کتابخانه کلاینت پایتون
• 49. تحلیل مستقیم تصاویر موجود در GCS با Vision AI
• 50. پردازش دسته‌ای تصاویر (Batch Image Annotation)
• 51. درک و تحلیل خروجی JSON از Vision AI API
• 52. محدودیت‌های مدل‌های از پیش‌آموزش‌داده‌شده
• 53. معرفی AutoML Vision: ساخت مدل‌های سفارشی
• 54. چه زمانی از AutoML Vision به جای Vision AI API استفاده کنیم؟
• 55. آماده‌سازی و برچسب‌گذاری مجموعه داده (Dataset) سفارشی
• 56. آموزش مدل طبقه‌بندی تصویر سفارشی با AutoML Vision
• 57. ارزیابی عملکرد و دقت مدل آموزش‌داده‌شده
• 58. استقرار (Deploy) مدل AutoML برای استفاده آنلاین
• 59. ارسال درخواست پیش‌بینی (Prediction) به مدل مستقر شده
• 60. معرفی Vertex AI: پلتفرم یکپارچه هوش مصنوعی
• 61. مدیریت مجموعه داده‌ها در Vertex AI
• 62. آموزش و استقرار مدل‌های سفارشی در Vertex AI
• 63. معماری یک پایپ‌لاین پردازش تصویر مقیاس‌پذیر
• 64. طراحی یک API برای آپلود و پردازش تصویر
• 65. معرفی API Gateway برای مدیریت و ایمن‌سازی API‌ها
• 66. ایجاد و استفاده از کلیدهای API (API Keys)
• 67. ذخیره‌سازی نتایج پردازش: معرفی Firestore (NoSQL Database)
• 68. مدل‌سازی داده‌ها در Firestore برای فراداده‌های تصویری
• 69. نوشتن نتایج پردازش از Cloud Function به Firestore
• 70. بازیابی و نمایش نتایج از Firestore
• 71. ساخت یک رابط کاربری وب ساده برای آپلود تصویر
• 72. اتصال فرانت‌اند به بک‌اند از طریق API Gateway
• 73. پردازش ناهمزمان (Asynchronous) با Pub/Sub
• 74. جداسازی سرویس‌ها (Decoupling) با استفاده از Pub/Sub
• 75. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پردازش تصویر مبتنی بر Pub/Sub
• 76. مقدمه‌ای بر CI/CD با استفاده از Cloud Build
• 77. خودکارسازی فرآیند استقرار با تریگرهای Cloud Build
• 78. مفاهیم کلیدی برای دستیابی به سرعت بالا (High-Speed)
• 79. بهینه‌سازی فرمت و اندازه تصاویر قبل از پردازش
• 80. معرفی Cloud CDN برای تحویل سریع تصاویر به کاربران
• 81. پیکربندی Cloud CDN برای یک GCS Bucket
• 82. راهکارهای کشینگ (Caching) برای نتایج API
• 83. استفاده از Memorystore (Redis) برای کشینگ سریع
• 84. مقدمه‌ای بر Load Balancing برای توزیع ترافیک
• 85. پیکربندی مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling) در Cloud Run
• 86. اصول امنیتی در GCP
• 87. مدیریت Service Accounts و بهترین شیوه‌ها
• 88. اصل حداقل دسترسی (Principle of Least Privilege)
• 89. ایمن‌سازی دسترسی به GCS Buckets
• 90. نظارت و ثبت وقایع (Monitoring and Logging)
• 91. معرفی Cloud Logging برای مشاهده لاگ‌های برنامه
• 92. جستجو و فیلتر کردن لاگ‌ها برای اشکال‌زدایی
• 93. معرفی Cloud Monitoring برای نظارت بر عملکرد
• 94. ایجاد داشبوردهای سفارشی و هشدار (Alerting)
• 95. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی آن در GCP
• 96. پروژه نهایی: ساخت یک اپلیکیشن کامل تحلیل تصویر
• 97. جمع‌بندی دوره و مراحل بعدی یادگیری
• 98. **پردازش تصویر پیشرفته با Cloud Vision API:** تشخیص اشیاء، چهره‌ها، متن و تحلیل احساسات در تصاویر.
• 99. **بهینه‌سازی Pipeline های پردازش تصویر:** استفاده از Cloud Functions، Cloud Storage و Cloud Pub/Sub برای معماری مقیاس‌پذیر.
• 100. **استفاده از TensorFlow و TPUs برای یادگیری عمیق در پردازش تصویر:** آموزش و استقرار مدل‌های سفارشی با سرعت و دقت بالا.