دوره پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (Google Cloud) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند با استفاده از پلتفرم ابری گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های Google Cloud
• 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پلتفرم ابری گوگل
• 3. مدیریت پروژه‌ها و تنظیمات دسترسی در Google Cloud Platform
• 4. آشنایی با Google Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 5. کار با BigQuery برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Cloud Dataflow
• 7. مفاهیم پایه Vertex AI و اکوسیستم یادگیری ماشین گوگل
• 8. آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ها در Vertex AI Datasets
• 9. کاوش و تحلیل داده‌های آموزشی با استفاده از Notebooks در فضای ابری
• 10. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در بستر ابری
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AutoML
• 12. مدیریت و نظارت بر چرخه‌ی حیات مدل‌ها با Vertex AI Pipelines
• 13. استفاده از الگوریتم‌های پیش‌ساخته در Google Cloud
• 14. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 15. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی (Cloud Deployment)
• 16. مدیریت و مقیاس‌پذیری سرویس‌های استنتاج (Model Serving)
• 17. نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی انحراف داده‌ها (Data Drift)
• 18. امنیت و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی ابری
• 19. مدیریت دسترسی‌ها با استفاده از Cloud IAM
• 20. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained APIs)
• 21. پیاده‌سازی تشخیص متن و تصویر با سرویس‌های Vision و Natural Language
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های سفارشی با سرویس‌های ابری
• 23. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 24. اتوماسیون فرآیندهای یادگیری ماشین (MLOps) در Google Cloud
• 25. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مدل‌های ابری
• 26. تست و اعتبارسنجی مدل‌های مستقر شده
• 27. استفاده از Docker و Kubernetes برای کانتینری‌سازی مدل‌ها
• 28. کار با Vertex AI Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های داده‌ای
• 29. استفاده از Cloud Functions برای اجرای کدهای رویدادمحور در هوش مصنوعی
• 30. مقیاس‌پذیری توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های سنگین
• 31. تحلیل گزارش‌ها و لاگ‌های سیستم با Cloud Logging
• 32. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با استفاده از TFX
• 33. بهینه‌سازی تأخیر در سرویس‌های پیش‌بینی آنلاین
• 34. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده در بستر ابری
• 35. ارزیابی مدل‌ها بر اساس معیارهای دقت و بهره‌وری
• 36. پایداری و در دسترس بودن سرویس‌های هوش مصنوعی
• 37. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
• 38. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 39. پیاده‌سازی راهکارهای هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 40. آینده یادگیری ماشین در فضای ابری و روندهای نوین علمی