دوره معماری راه‌حل‌های هوش مصنوعی در ابر گوگل (Google Cloud) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری راه‌حل‌های هوش مصنوعی در ابر گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: معماری ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های ابری با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری ابری و هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 3. انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 5. کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 6. مزایای استفاده از هوش مصنوعی در ابر
• 7. مبانی معماری ابری
• 8. مزایای معماری ابری
• 9. خدمات کلیدی گوگل کلاود
• 10. نمای کلی گوگل کلاود
• 11. معماری داده در ابر
• 12. ذخیره‌سازی داده در گوگل کلاود
• 13. پایگاه‌های داده رابطه‌ای در ابر
• 14. پایگاه‌های داده NoSQL در ابر
• 15. تحلیل داده در ابر
• 16. ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلاود
• 17. Gemini برای معماری ابری
• 18. مقدمه‌ای بر Gemini
• 19. قابلیت‌های Gemini برای معماران ابر
• 20. موارد استفاده Gemini در معماری ابری
• 21. طراحی معماری ابری با Gemini
• 22. پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی با Gemini
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 24. معماری LLM در گوگل کلاود
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 26. استقرار LLMs در گوگل کلاود
• 27. امنیت در معماری هوش مصنوعی ابری
• 28. اصول طراحی امن در گوگل کلاود
• 29. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در گوگل کلاود
• 30. امنیت داده‌ها در ابر
• 31. رمزنگاری داده‌ها در گوگل کلاود
• 32. نظارت و ثبت وقایع (Monitoring & Logging)
• 33. استراتژی‌های پایداری در معماری ابری
• 34. مصرف بهینه منابع در گوگل کلاود
• 35. کاهش هزینه‌ها در معماری ابری
• 36. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها در ابر
• 37. معماری میکروسرویس‌ها
• 38. مزایای میکروسرویس‌ها
• 39. طراحی API Gateway
• 40. استقرار کانتینرها در گوگل کلاود
• 41. Google Kubernetes Engine (GKE)
• 42. مدیریت کانتینرها با GKE
• 43. معماری بدون سرور (Serverless)
• 44. Google Cloud Functions
• 45. Google Cloud Run
• 46. مزایای معماری بدون سرور
• 47. طراحی راه‌حل‌های داده محور
• 48. مهندسی داده در گوگل کلاود
• 49. Google Cloud Dataflow
• 50. Google Cloud Dataproc
• 51. هوش تجاری (Business Intelligence) در ابر
• 52. Google Looker
• 53. طراحی معماری برای یادگیری ماشین
• 54. Google AI Platform
• 55. Google Vertex AI
• 56. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
• 57. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 59. نظارت بر مدل‌های در حال استقرار
• 60. معماری برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. Google Cloud Natural Language API
• 62. Google Cloud Translation API
• 63. معماری برای بینایی ماشین (Computer Vision)
• 64. Google Cloud Vision API
• 65. Google Cloud Video Intelligence API
• 66. حاکمیت داده‌ها در ابر
• 67. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 68. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 69. طراحی برای تاب‌آوری (Resilience)
• 70. معماری توزیع شده
• 71. موازنه بار (Load Balancing) در گوگل کلاود
• 72. شبکه‌بندی در گوگل کلاود
• 73. شبکه‌های خصوصی مجازی (VPC)
• 74. اتصال به محیط‌های داخلی (Hybrid Cloud)
• 75. مدیریت پیکربندی در ابر
• 76. استقرار خودکار (Automation)
• 77. زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 78. Terraform در گوگل کلاود
• 79. تست و اعتبارسنجی در معماری ابری
• 80. بهبود مستمر معماری ابری
• 81. روندهای آینده در معماری ابری و هوش مصنوعی
• 82. Gemini و آینده معماری ابری
• 83. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 84. مسئولیت‌پذیری در معماری هوش مصنوعی
• 85. مدیریت ریسک در پروژه‌های ابری
• 86. برنامه‌ریزی مهاجرت به ابر
• 87. ارزیابی معماری موجود
• 88. طراحی معماری بهینه برای کسب‌وکار
• 89. مستندسازی معماری ابری
• 90. ارتباطات و همکاری در تیم‌های معماری
• 91. یادگیری و توسعه مداوم در معماری ابری
• 92. نقش معمار راهکار در عصر هوش مصنوعی
• 93. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب
• 94. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی
• 95. مدیریت امنیت در مقیاس بزرگ
• 96. طراحی برای مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 97. معماری رویداد محور (Event-Driven Architecture)
• 98. Google Cloud Pub/Sub
• 99. طراحی سیستم‌های قابل اعتماد
• 100. ملاحظات قانونی و انطباق در ابر