🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه نویسی و ساختار داده ها
• 2. مفاهیم پایگاه داده و SQL
• 3. مبانی شبکه های کامپیوتری
• 4. مبانی سیستم عامل
• 5. مبانی برنامه نویسی شیء گرا
• 6. مفاهیم Git و کنترل نسخه
• 7. توسعه وب سمت سرور (Backend Development)
• 8. توسعه وب سمت کلاینت (Frontend Development)
• 9. معماری میکروسرویس
• 10. مفاهیم CI/CD
• 11. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 12. مزایای استفاده از GCP
• 13. ساختار کلی GCP و خدمات اصلی
• 14. ساخت حساب کاربری GCP و راه اندازی اولیه
• 15. ناوبری در کنسول GCP
• 16. مدیریت پروژه ها و حساب ها در GCP
• 17. مفاهیم Identity and Access Management (IAM) در GCP
• 18. تنظیم سیاست های دسترسی در GCP
• 19. مبانی کار با Compute Engine
• 20. ایجاد و مدیریت ماشین های مجازی (VMs) در Compute Engine
• 21. پیکربندی شبکه در Compute Engine
• 22. مدیریت دیسک ها و ذخیره سازی در Compute Engine
• 23. استفاده از تصاویر سفارشی در Compute Engine
• 24. تنظیمات امنیتی در Compute Engine
• 25. مبانی کار با Google Kubernetes Engine (GKE)
• 26. مفهوم کانتینر و Docker
• 27. ساخت ایمیج های Docker
• 28. استقرار برنامه ها با Docker
• 29. مقدمه ای بر Kubernetes
• 30. مفاهیم Pods, Deployments, Services در GKE
• 31. استقرار برنامه ها در GKE
• 32. مدیریت کلاستر GKE
• 33. اسکیلینگ و خودکار سازی در GKE
• 34. شبکه در GKE
• 35. ذخیره سازی در GKE
• 36. مبانی کار با Cloud Storage
• 37. ایجاد و مدیریت Bucket ها در Cloud Storage
• 38. بارگذاری و دانلود فایل ها در Cloud Storage
• 39. تنظیمات دسترسی در Cloud Storage
• 40. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره سازی تصاویر
• 41. مبانی کار با Cloud SQL
• 42. ایجاد و مدیریت پایگاه داده های رابطه ای
• 43. اتصال برنامه ها به Cloud SQL
• 44. پیکربندی Cloud SQL
• 45. امنیت در Cloud SQL
• 46. مبانی کار با Cloud Firestore (NoSQL)
• 47. مدل داده در Firestore
• 48. ذخیره سازی و بازیابی داده ها در Firestore
• 49. استفاده از Firestore برای داده های متنی و متا دیتا
• 50. مبانی کار با Cloud Bigtable
• 51. موارد استفاده Bigtable
• 52. طراحی Schema در Bigtable
• 53. مبانی پردازش تصویر
• 54. انواع فرمت های تصویر
• 55. مفاهیم پایه پردازش تصویر (فیلتر، لبه یابی، استخراج ویژگی)
• 56. مقدمه ای بر کتابخانه های پردازش تصویر (OpenCV, Pillow)
• 57. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 58. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
• 59. مدل های یادگیری ماشین رایج
• 60. مقدمه ای بر کتابخانه های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• 61. معرفی Vertex AI در GCP
• 62. قابلیت های Vertex AI
• 63. استفاده از Vertex AI برای آموزش مدل های یادگیری ماشین
• 64. توسعه برنامه پردازش تصویر با استفاده از Cloud Functions
• 65. استفاده از Cloud Functions برای اجرای کد در پاسخ به رویدادها
• 66. اتصال Cloud Functions به Cloud Storage
• 67. استفاده از Cloud Functions برای پردازش تصاویر آپلود شده
• 68. توسعه برنامه پردازش تصویر با استفاده از Cloud Run
• 69. استقرار برنامه های کانتینری با Cloud Run
• 70. اتصال Cloud Run به Cloud Storage
• 71. بهینه سازی برنامه های پردازش تصویر برای Cloud Run
• 72. استفاده از Google Cloud Vision AI
• 73. قابلیت های Vision AI (تشخیص اشیاء، OCR، تجزیه و تحلیل چهره)
• 74. استفاده از Vision AI API در برنامه ها
• 75. ادغام Vision AI با Cloud Functions و Cloud Run
• 76. استفاده از Google Cloud AutoML Vision
• 77. آموزش مدل های پردازش تصویر سفارشی با AutoML Vision
• 78. استقرار مدل های AutoML Vision
• 79. ادغام مدل های AutoML Vision در برنامه ها
• 80. مبانی داده های بزرگ (Big Data)
• 81. معرفی Google Cloud Dataflow
• 82. استفاده از Dataflow برای پردازش جریان داده ها
• 83. پردازش تصاویر در حجم بالا با Dataflow
• 84. معرفی Google Cloud Dataproc
• 85. استفاده از Dataproc برای خوشه های Hadoop و Spark
• 86. پردازش مجموعه داده های بزرگ تصاویر با Dataproc
• 87. مبانی Data Warehousing
• 88. معرفی Google BigQuery
• 89. طراحی Schema در BigQuery
• 90. بارگذاری داده های پردازش تصویر در BigQuery
• 91. تحلیل داده های پردازش تصویر با BigQuery
• 92. امنیت در GCP برای برنامه های پردازش تصویر
• 93. مدیریت کلیدهای API و گواهینامه ها
• 94. تنظیمات شبکه امن در GCP
• 95. مانیتورینگ و لاگینگ در GCP
• 96. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring
• 97. عیب یابی برنامه های پردازش تصویر در GCP
• 98. بهینه سازی عملکرد برنامه های پردازش تصویر در GCP
• 99. هزینه یابی در GCP و مدیریت آن
• 100. استراتژی های بهینه سازی هزینه

🚀 Google Cloud Platform: توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با سرعت، دقت و کیفیت بالا

معرفی دوره

آیا به دنبال راه‌حلی قدرتمند برای پردازش تصاویر با سرعت بی‌نظیر، دقت فوق‌العاده و کیفیت بی‌همتا هستید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از جدیدترین فناوری‌ها، برنامه‌هایی بسازید که در دنیای امروز، انقلاب ایجاد کنند؟ دوره آموزشی "Google Cloud Platform: توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با سرعت، دقت و کیفیت بالا" دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید! این دوره، دریچه‌ای به سوی دنیای بی‌کران پردازش تصویر در فضای ابری گوگل را به روی شما می‌گشاید.

در این دوره، شما با استفاده از ابزارهای قدرتمند Google Cloud Platform (GCP)، از جمله Compute Engine، Cloud Storage، Cloud Vision API و سایر سرویس‌های مرتبط، یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه‌های پردازش تصویر مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد و کارآمد بسازید. فرقی نمی‌کند یک توسعه‌دهنده باتجربه باشید یا تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی شده‌اید؛ این دوره برای شما طراحی شده است تا شما را به یک متخصص حرفه‌ای در زمینه پردازش تصویر مبتنی بر GCP تبدیل کند.

درباره دوره

این دوره جامع، شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته در زمینه پردازش تصویر و استفاده از GCP برای این منظور، همراهی می‌کند. ما در این دوره، شما را با جدیدترین ابزارها و تکنولوژی‌های گوگل آشنا کرده و به شما آموزش می‌دهیم که چگونه با استفاده از این ابزارها، برنامه‌های پردازش تصویر خود را به بهترین نحو پیاده‌سازی کنید. این دوره شامل تمرینات عملی، پروژه‌های واقعی و راهنمایی‌های گام به گام است تا شما بتوانید دانش خود را در عمل به کار ببرید و مهارت‌های لازم را کسب کنید.

موضوعات کلیدی دوره

• مبانی Google Cloud Platform (GCP) و آشنایی با سرویس‌های کلیدی
• پیاده‌سازی برنامه‌های پردازش تصویر با استفاده از Compute Engine
• ذخیره‌سازی و مدیریت تصاویر با Cloud Storage
• استفاده از Cloud Vision API برای تشخیص، آنالیز و پردازش تصاویر
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آن‌ها برای پردازش تصویر
• بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر در GCP
• مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در GCP برای برنامه‌های پردازش تصویر
• امنیت و حفاظت از داده‌ها در محیط GCP
• عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در برنامه‌های پردازش تصویر
• بهره‌گیری از ابزارهای اتوماسیون و CI/CD برای استقرار سریع و آسان

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به پردازش تصویر
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با کامپیوتر و هوش مصنوعی
• متخصصان داده و دانشمندان داده که به دنبال راه‌حل‌های پردازش تصویر هستند
• افرادی که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه GCP و پردازش تصویر ارتقا دهند
• مدیران و کارآفرینانی که به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه در حوزه پردازش تصویر هستند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

• یادگیری عملی و کاربردی: با تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش خود را در عمل به کار می‌برید.
• بهره‌گیری از جدیدترین فناوری‌ها: با جدیدترین ابزارها و سرویس‌های GCP آشنا می‌شوید.
• افزایش سرعت و دقت: برنامه‌های پردازش تصویر خود را با سرعت و دقت بی‌نظیر توسعه می‌دهید.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: با استفاده از GCP، هزینه‌ها را کاهش داده و در زمان صرفه‌جویی می‌کنید.
• ارتقای مهارت و دانش: مهارت‌های خود را در زمینه پردازش تصویر و GCP به طور چشمگیری افزایش می‌دهید.
• به‌روز بودن: با تکنولوژی‌های نوین پردازش تصویر آشنا شده و همگام با پیشرفت‌های روز دنیا حرکت می‌کنید.
• گواهی پایان دوره: با دریافت گواهی، مهارت‌های خود را به اثبات می‌رسانید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع!)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص پردازش تصویر در GCP تبدیل شوید. به دلیل طولانی بودن، تنها به ذکر عناوین اصلی این سرفصل‌ها اکتفا می‌کنیم:

بخش اول: آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)

• آشنایی با مفاهیم پایه GCP
• ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه
• آشنایی با داشبورد GCP و رابط کاربری
• ... (ادامه 15 سرفصل) ...

بخش دوم: سرویس‌های کلیدی GCP برای پردازش تصویر

• معرفی Compute Engine و راه‌اندازی ماشین مجازی
• استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی تصاویر
• Cloud Vision API: تشخیص اشیا، چهره‌ها و متن
• Cloud Functions: اجرای کدهای بدون سرور برای پردازش تصویر
• ... (ادامه 25 سرفصل) ...

بخش سوم: برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی پردازش تصویر

• زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای پردازش تصویر (Python, Go, ...)
• کتابخانه‌های پردازش تصویر (OpenCV, TensorFlow, ...)
• پیاده‌سازی پردازش تصویر با Compute Engine
• مقیاس‌پذیری برنامه‌ها با استفاده از Autoscale
• ... (ادامه 30 سرفصل) ...

بخش چهارم: مباحث پیشرفته و بهینه‌سازی

• آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
• بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر
• امنیت و حفاظت از داده‌ها در GCP
• هزینه‌یابی و مدیریت منابع در GCP
• ... (ادامه 30 سرفصل) ...

با شرکت در این دوره، به جمع متخصصان پردازش تصویر در GCP بپیوندید و آینده‌ای روشن را برای خود رقم بزنید!

📦 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