🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع مدل های یادگیری عمیق
• 4. شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)
• 5. معماری های شبکه عصبی
• 6. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 7. چرا GCP برای یادگیری عمیق؟
• 8. حساب Google Cloud و ایجاد پروژه
• 9. معرفی خدمات GCP برای یادگیری عمیق
• 10. Google Compute Engine (GCE)
• 11. Google Kubernetes Engine (GKE)
• 12. Google Cloud Storage (GCS)
• 13. Google Cloud BigQuery
• 14. Google Cloud AI Platform
• 15. Vertex AI: نمای کلی
• 16. Vertex AI: مدیریت داده ها
• 17. Vertex AI: آموزش مدل
• 18. Vertex AI: استقرار مدل
• 19. Vertex AI: ارزیابی مدل
• 20. Vertex AI: نظارت بر مدل
• 21. Vertex AI: ابزارهای MLOps
• 22. انواع داده ها در GCP
• 23. ذخیره سازی داده ها در GCS
• 24. انتقال داده ها به GCP
• 25. آماده سازی داده ها برای یادگیری عمیق
• 26. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
• 27. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 28. مدیریت مجموعه داده ها (Datasets)
• 29. مقدمه ای بر TensorFlow
• 30. مبانی TensorFlow
• 31. تانسورها (Tensors)
• 32. عملیات تانسور
• 33. گراف های محاسباتی
• 34. تابع گرادیان (Gradients)
• 35. بهینه سازی (Optimizers)
• 36. توابع زیان (Loss Functions)
• 37. توابع فعال سازی (Activation Functions)
• 38. انواع لایه های شبکه عصبی
• 39. لایه های متراکم (Dense Layers)
• 40. لایه های کانولوشنال (Convolutional Layers - CNNs)
• 41. لایه های بازگشتی (Recurrent Layers - RNNs)
• 42. لایه های LSTM و GRU
• 43. لایه های ترنسفورمر (Transformer Layers)
• 44. معماری های CNN برای بینایی کامپیوتر
• 45. معماری های RNN برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 46. معماری های ترنسفورمر برای NLP
• 47. تکنیک های تنظیم مدل (Model Tuning)
• 48. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 49. تکنیک های منظم سازی (Regularization Techniques)
• 50. بک پر وdropout
• 51. روش های منظم سازی L1 و L2
• 52. افزایش داده (Data Augmentation)
• 53. آموزش مدل در مقیاس بزرگ
• 54. استفاده از GPU و TPU در GCP
• 55. آموزش توزیع شده (Distributed Training)
• 56. استفاده از Dataflow برای پردازش داده
• 57. استفاده از Beam برای پردازش داده
• 58. استفاده از Spark در GCP
• 59. استقرار مدل های یادگیری عمیق
• 60. انتخاب روش استقرار مناسب
• 61. استقرار مدل در Vertex AI Endpoints
• 62. استفاده از GKE برای استقرار مدل
• 63. استقرار مدل با استفاده از Docker
• 64. استقرار مدل به صورت Real-time
• 65. استقرار مدل به صورت Batch
• 66. استقرار مدل بر روی دستگاه های لبه (Edge Devices)
• 67. مانیتورینگ و نگهداری مدل های مستقر شده
• 68. شناسایی انحراف داده (Data Drift)
• 69. شناسایی انحراف مدل (Model Drift)
• 70. بازآموزی مدل (Model Retraining)
• 71. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
• 72. امنیت در GCP برای یادگیری عمیق
• 73. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 74. رمزگذاری داده ها در GCP
• 75. شبکه های خصوصی مجازی (VPCs)
• 76. بررسی و اعتبارسنجی مدل ها
• 77. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
• 78. استفاده از Shap و LIME
• 79. بصری سازی نتایج یادگیری عمیق
• 80. داشبوردهای سفارشی در GCP
• 81. ابزارهای بصری سازی داده ها
• 82. مدیریت هزینه ها در GCP
• 83. بهینه سازی هزینه های محاسباتی
• 84. بهینه سازی هزینه های ذخیره سازی
• 85. بهینه سازی هزینه های شبکه
• 86. استفاده از Spot Instances
• 87. موارد استفاده از یادگیری عمیق در GCP
• 88. بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 89. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 90. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 91. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 92. سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
• 93. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 94. تولید محتوا (Content Generation)
• 95. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 96. معرفی AutoML در Vertex AI
• 97. استفاده از AutoML Vision
• 98. استفاده از AutoML NLP
• 99. استفاده از AutoML Tables
• 100. مقایسه AutoML با آموزش دستی مدل

Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های یادگیری عمیق - از مبتدی تا حرفه ای

معرفی دوره: به دنیای هوش مصنوعی در ابر بپیوندید!

آیا رویای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند و پیشرفته را در سر دارید؟ آیا می‌خواهید از قدرت بی‌نظیر یادگیری عمیق و هوش مصنوعی برای حل چالش‌های دنیای امروز استفاده کنید؟ دوره جامع "Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های یادگیری عمیق" شما را به این رویاها می‌رساند! در این دوره، با استفاده از قدرت بی‌انتهای Google Cloud Platform، به ساخت اپلیکیشن‌هایی می‌پردازیم که می‌توانند تصاویر را تشخیص دهند، زبان‌ها را ترجمه کنند، پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند و فراتر از تصور شما عمل کنند.

فرقی نمی‌کند که یک برنامه‌نویس تازه‌کار هستید یا یک متخصص باتجربه، این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای ساخت، استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های یادگیری عمیق در GCP را به‌دست آورید. ما شما را قدم به قدم، از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته، همراهی می‌کنیم تا بتوانید با اطمینان، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را پیاده‌سازی کنید و به موفقیت برسید. با ما همراه شوید تا آینده هوش مصنوعی را در دست بگیرید!

درباره دوره: سفری هیجان‌انگیز به قلب هوش مصنوعی

این دوره یک راهنمای جامع و عملی برای یادگیری و پیاده‌سازی یادگیری عمیق بر روی Google Cloud Platform (GCP) است. ما از مبانی یادگیری عمیق شروع می‌کنیم و سپس به بررسی ابزارها و سرویس‌های GCP می‌پردازیم که برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق ضروری هستند. شما با نحوه استفاده از TensorFlow، Keras، Cloud TPU و سایر ابزارهای قدرتمند GCP آشنا خواهید شد. همچنین، با پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی، دانش خود را در عمل به کار خواهید گرفت و مهارت‌های لازم برای تبدیل ایده‌های خود به واقعیت را کسب خواهید کرد.

موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی، انواع شبکه‌ها، تابع‌های فعال‌سازی و بهینه‌سازی
• TensorFlow و Keras: فریم‌ورک‌های قدرتمند برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• Google Cloud Platform: آشنایی با ابزارهای محاسباتی، ذخیره‌سازی و شبکه‌سازی
• Compute Engine: راه‌اندازی و مدیریت ماشین‌های مجازی برای آموزش مدل‌ها
• Cloud Storage: ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ در ابر
• Cloud SQL و BigQuery: مدیریت پایگاه داده‌ها و پردازش داده‌های حجیم
• Cloud TPU: استفاده از واحدهای پردازش تنسور برای آموزش سریع‌تر مدل‌ها
• Cloud ML Engine (Vertex AI): ساخت، آموزش، استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
• Kubernetes Engine (GKE): استقرار و مدیریت برنامه‌های کانتینری
• Deep Learning VM: راه‌اندازی سریع ماشین‌های مجازی با پیکربندی‌های پیش‌فرض یادگیری عمیق
• پروژه‌های عملی: ساخت اپلیکیشن‌های تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• برنامه‌نویسان علاقه‌مند به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار و علوم داده
• متخصصان داده (Data Scientists) و مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers)
• افرادی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه GCP ارتقا دهند
• کارآفرینان و صاحبان کسب‌وکار که به دنبال راه‌حل‌های هوشمند و نوآورانه هستند
• هر کسی که به دنبال یادگیری عملی و کاربردی در زمینه یادگیری عمیق است

چرا این دوره را بگذرانیم؟: سرمایه‌گذاری در آینده شما

گذراندن این دوره، یک سرمایه‌گذاری ارزشمند در آینده شماست. با شرکت در این دوره، شما:

• مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار پررونق هوش مصنوعی را کسب می‌کنید.
• با استفاده از ابزارهای قدرتمند Google Cloud Platform، سرعت و کارایی پروژه‌های خود را افزایش می‌دهید.
• فرصت‌های شغلی جدیدی در شرکت‌های پیشرو در حوزه فناوری به‌دست می‌آورید.
• به یک جامعه پویا از یادگیرندگان و متخصصان GCP می‌پیوندید.
• توانایی ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند و نوآورانه را به‌دست می‌آورید.
• با پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی، تجربه ارزشمندی کسب می‌کنید.
• با جدیدترین تکنولوژی‌های یادگیری عمیق آشنا می‌شوید.

سرفصل‌های دوره: 100 گام تا تسلط بر یادگیری عمیق در GCP

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که شما را از مبتدی تا پیشرفته در حوزه یادگیری عمیق و Google Cloud Platform همراهی می‌کند. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش 1: مبانی یادگیری عمیق

• آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• مروری بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• معرفی انواع شبکه‌های عصبی (CNN، RNN، LSTM)
• توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی
• مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
• ... (بیش از 10 سرفصل دیگر)

بخش 2: Google Cloud Platform (GCP)

• آشنایی با Google Cloud Platform و خدمات آن
• ایجاد و مدیریت حساب Google Cloud
• معرفی Compute Engine و ماشین‌های مجازی
• استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• معرفی Cloud SQL و BigQuery
• ... (بیش از 15 سرفصل دیگر)

بخش 3: TensorFlow و Keras در GCP

• نصب و راه‌اندازی TensorFlow و Keras در GCP
• ساخت و آموزش مدل‌های ساده با TensorFlow
• استفاده از Keras برای ساخت مدل‌های پیچیده‌تر
• مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
• ... (بیش از 15 سرفصل دیگر)

بخش 4: Cloud ML Engine (Vertex AI)

• آشنایی با Cloud ML Engine (Vertex AI)
• آموزش مدل‌ها بر روی Cloud ML Engine (Vertex AI)
• استقرار مدل‌ها برای پیش‌بینی
• مدیریت و مانیتورینگ مدل‌ها
• مقیاس‌دهی مدل‌ها
• ... (بیش از 15 سرفصل دیگر)

بخش 5: Cloud TPU

• آشنایی با Cloud TPU و مزایای آن
• استفاده از Cloud TPU برای آموزش سریع‌تر مدل‌ها
• بهینه‌سازی کد برای Cloud TPU
• مقایسه Cloud TPU با GPU
• ... (بیش از 10 سرفصل دیگر)

بخش 6: پروژه‌های عملی

• ساخت اپلیکیشن تشخیص تصویر با CNN
• ساخت اپلیکیشن پردازش زبان طبیعی با RNN
• ساخت اپلیکیشن پیش‌بینی با LSTM
• استقرار اپلیکیشن‌ها در GCP
• مدیریت و مانیتورینگ اپلیکیشن‌ها
• ... (بیش از 20 سرفصل دیگر)

همین امروز در دوره "Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های یادگیری عمیق" ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی