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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری رایانش ابری گوگل
• 2. آشنایی با محیط کنسول گوگل کلود و مدیریت پروژه‌ها
• 3. اصول امنیت و مدیریت دسترسی‌ها در فضای ابری
• 4. معرفی سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گوگل
• 5. آموزش آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوشمند
• 6. آشنایی با پلتفرم Vertex AI و قابلیت‌های آن
• 7. کار با نوت‌بوک‌های مدیریت‌شده و محیط‌های توسعه ابری
• 8. آموزش پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از سرویس‌های مقیاس‌پذیر
• 9. استفاده از سرویس‌های پیش‌ساخته برای تحلیل متن و زبان طبیعی
• 10. به‌کارگیری بینایی ماشین برای تحلیل و پردازش تصاویر
• 11. تحلیل و پردازش فایل‌های صوتی با استفاده از هوش مصنوعی
• 12. استخراج اطلاعات از اسناد با ابزارهای خودکار
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML
• 14. آموزش نحوه آموزش مدل‌ها بدون نیاز به کدنویسی پیچیده
• 15. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌های هوشمند در مخزن ابری
• 16. ارزیابی و بهینه‌سازی دقت مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی با استفاده از نقاط پایانی ابری
• 18. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده در فضای ابری
• 19. مدیریت هزینه‌های پردازش در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 20. مقیاس‌پذیری خودکار زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
• 22. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 23. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل کلان‌داده‌ها
• 24. طراحی خط لوله انتقال داده برای آموزش مدل‌های هوشمند
• 25. آشنایی با اصول اخلاقی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 26. بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی ابری برای تسریع محاسبات
• 27. کار با سرویس‌های تحلیل پیش‌بینانه برای کسب‌وکار
• 28. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین با استفاده از MLOps
• 29. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در پروژه‌های ابری
• 30. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند
• 31. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 32. آموزش کار با APIهای هوش مصنوعی گوگل
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند بر بستر ابری
• 34. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های بزرگ
• 35. آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی داده‌های هوش مصنوعی
• 36. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در محیط‌های ایزوله
• 37. استفاده از توابع ابری برای پاسخگویی به درخواست‌های هوشمند
• 38. راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم برای یادگیری ماشین
• 39. آینده هوش مصنوعی و نقش زیرساخت‌های ابری در تحول دیجیتال