کتاب آشنایی با Google Vertex AI Studio برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با Google Vertex AI Studio برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ابزارها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معرفی Google Vertex AI Studio
• 5. معماری Vertex AI Studio
• 6. کاربردهای Vertex AI Studio در صنعت
• 7. مراحل توسعه مدل هوش مصنوعی
• 8. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 10. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 11. انتخاب الگوریتم مناسب
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
• 21. Vertex AI Studio برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. پیش‌پردازش متن در NLP
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 24. آموزش مدل‌های NLP در Vertex AI Studio
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های NLP
• 26. کاربرد LLMs در تولید محتوا
• 27. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 28. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر
• 29. مدل‌های یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
• 30. آموزش مدل‌های بینایی ماشین در Vertex AI Studio
• 31. تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 32. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 33. Vertex AI Studio برای یادگیری تقویتی (RL)
• 34. مبانی یادگیری تقویتی
• 35. الگوریتم‌های کلیدی RL
• 36. آموزش عامل‌های RL در Vertex AI Studio
• 37. کاربرد RL در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 38. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 40. ابزارهای MLOps در Vertex AI Studio
• 41. استقرار مدل‌ها به صورت آنلاین
• 42. استقرار مدل‌ها به صورت آفلاین
• 43. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 44. مقیاس‌پذیری در Vertex AI Studio
• 45. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 46. استفاده از سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 47. امنیت در پلتفرم‌های هوش مصنوعی
• 48. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 49. اخلاق در هوش مصنوعی
• 50. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
• 51. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 53. مقدمه‌ای بر ابزارهای هوش مصنوعی دیگر
• 54. TensorFlow در Vertex AI Studio
• 55. PyTorch در Vertex AI Studio
• 56. Scikit-learn در Vertex AI Studio
• 57. Apache Beam برای پردازش داده
• 58. Kubeflow Pipelines
• 59. Vertex AI Pipelines
• 60. مدیریت ابر در Google Cloud
• 61. شبکه‌سازی در Google Cloud
• 62. ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud
• 63. امنیت در Google Cloud
• 64. هزینه‌ها و بهینه‌سازی در Google Cloud
• 65. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع شده
• 66. چالش‌های یادگیری ماشین توزیع شده
• 67. راهکارها در Vertex AI Studio
• 68. استفاده از GPU و TPU
• 69. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 70. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 71. نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
• 72. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 73. گزارش‌دهی و بصری‌سازی نتایج
• 74. کار تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 75. نکات پیشرفته در Vertex AI Studio
• 76. خودکارسازی وظایف در Vertex AI Studio
• 77. مدل‌های پیش‌ساخته در Vertex AI Studio
• 78. سفارشی‌سازی مدل‌ها
• 79. بهبود مستمر مدل‌ها
• 80. مطالعات موردی موفق در Vertex AI Studio
• 81. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در مالی
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در خرده‌فروشی
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در تولید
• 85. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 86. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 87. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 88. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
• 89. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 90. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 91. منابع تکمیلی برای یادگیری هوش مصنوعی
• 92. پروژه‌های عملی برای تمرین
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 94. مرور مفاهیم کلیدی
• 95. نکات مهم برای توسعه‌دهندگان
• 96. اهمیت جامعه و همکاری در هوش مصنوعی
• 97. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 98. اصول توسعه مسئولانه هوش مصنوعی
• 99. جمع‌بندی مباحث اصلی
• 100. مبانی پیشرفته یادگیری ماشین