دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (Google Cloud) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری زیرساخت‌های گوگل کلاود
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پلتفرم گوگل
• 3. مدیریت منابع و پیکربندی پروژه‌ها در Google Cloud Platform
• 4. آشنایی با Google Cloud Vertex AI برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. کار با مخازن داده و فضای ذخیره‌سازی ابری در Google Cloud Storage
• 6. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های حجیم با استفاده از BigQuery
• 7. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین مدیریت‌شده (AutoML)
• 8. استفاده از Google Cloud Natural Language API برای تحلیل متون
• 9. پیاده‌سازی تشخیص و تحلیل تصاویر با Vision API
• 10. کاربرد سرویس Video Intelligence در تحلیل هوشمند محتوای ویدیویی
• 11. بهره‌گیری از Speech-to-Text برای تبدیل صوت به متن
• 12. تولید گفتار طبیعی با استفاده از Text-to-Speech API
• 13. آموزش مدل‌های سفارشی یادگیری ماشین در محیط Vertex AI
• 14. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 15. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با استفاده از پردازنده‌های ابری TPU
• 16. استقرار و سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی به صورت API
• 17. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها با استفاده از Google Kubernetes Engine
• 18. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 19. مدیریت دسترسی‌ها و هویت‌ها (IAM) در پروژه‌های ابری
• 20. نظارت و پایش مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای Cloud Monitoring
• 21. تحلیل هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع مصرفی در Google Cloud
• 22. استفاده از سرویس‌های تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics) در کسب‌وکار
• 23. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
• 24. پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) مبتنی بر ابر
• 25. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 26. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای گزارش‌دهی نتایج هوش مصنوعی
• 27. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 28. آشنایی با معماری‌های بدون سرور (Serverless) در هوش مصنوعی
• 29. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی راهکارهای ابری گوگل
• 30. توسعه چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از Dialogflow در بستر ابر
• 31. استفاده از سرویس‌های ترجمه ماشینی (Translation API) در کاربردهای چندزبانه
• 32. آموزش استقرار محیط‌های توسعه در Google Cloud Shell
• 33. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 34. استفاده از ابزارهای تست و اعتبارسنجی مدل در فضای ابری
• 35. به‌کارگیری یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پروژه‌های ابری
• 36. اصول پیاده‌سازی خط لوله (Pipeline) داده برای یادگیری ماشین
• 37. یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوشمند با اینترنت اشیا (IoT) در بستر گوگل
• 38. بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ساختارنیافته
• 39. ارائه گزارش نهایی و مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی ابری