🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با دقت بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر پردازش تصویر و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه ای تصویر (پیکسل، کانال رنگ، فرمت ها)
• 3. معرفی Google Cloud Platform (GCP) و خدمات آن
• 4. ثبت نام و پیکربندی حساب کاربری در GCP
• 5. آشنایی با کنسول GCP و داشبورد
• 6. مدیریت پروژه ها در GCP
• 7. معرفی سرویس های محاسباتی GCP (Compute Engine, Cloud Functions, Cloud Run)
• 8. معرفی سرویس های ذخیره سازی GCP (Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Datastore)
• 9. معرفی سرویس های شبکه GCP (VPC, Cloud Load Balancing, Cloud DNS)
• 10. آشنایی با Cloud SDK و ابزارهای خط فرمان GCP
• 11. ایجاد و پیکربندی ماشین مجازی Compute Engine
• 12. نصب و راه اندازی ابزارهای پردازش تصویر بر روی Compute Engine
• 13. آشنایی با زبان برنامه نویسی Python و کتابخانه های پردازش تصویر (OpenCV, Pillow)
• 14. خواندن، نوشتن و نمایش تصاویر با OpenCV
• 15. عملیات پایه ای بر روی تصاویر (تغییر اندازه، برش، چرخش)
• 16. تنظیم روشنایی و کنتراست تصاویر
• 17. تبدیل تصاویر به مقیاس خاکستری و رنگی
• 18. اعمال فیلترهای مختلف بر روی تصاویر (Blur, Sharpen, Edge Detection)
• 19. تشخیص لبه ها در تصاویر با استفاده از Canny Edge Detection
• 20. تشخیص خطوط در تصاویر با استفاده از Hough Transform
• 21. تشخیص اشکال در تصاویر
• 22. آشنایی با مفاهیم Image Segmentation
• 23. پیاده سازی Image Segmentation با استفاده از روش های Thresholding
• 24. پیاده سازی Image Segmentation با استفاده از Watershed Algorithm
• 25. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 26. معرفی TensorFlow و Keras
• 27. آماده سازی داده های تصویر برای آموزش مدل های یادگیری ماشین
• 28. ساخت و آموزش یک مدل طبقه بندی تصویر (Image Classification) با TensorFlow
• 29. ارزیابی و بهینه سازی مدل طبقه بندی تصویر
• 30. آشنایی با معماری های شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)
• 31. پیاده سازی CNN برای طبقه بندی تصاویر با استفاده از Keras
• 32. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای بهبود دقت مدل
• 33. آشنایی با مدل های از پیش آموزش داده شده (Pre-trained Models) در Keras
• 34. استفاده از MobileNet برای طبقه بندی تصاویر موبایلی
• 35. استفاده از InceptionV3 برای طبقه بندی تصاویر با دقت بالا
• 36. استفاده از ResNet برای طبقه بندی تصاویر با عمق بالا
• 37. آشنایی با مفاهیم Object Detection
• 38. معرفی الگوریتم های Object Detection (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD)
• 39. پیاده سازی Object Detection با استفاده از TensorFlow Object Detection API
• 40. آموزش مدل Object Detection با استفاده از مجموعه داده های سفارشی
• 41. ارزیابی و بهینه سازی مدل Object Detection
• 42. آشنایی با سرویس Cloud Storage در GCP
• 43. ذخیره سازی تصاویر در Cloud Storage
• 44. مدیریت دسترسی به تصاویر در Cloud Storage
• 45. آشنایی با سرویس Cloud Functions در GCP
• 46. ایجاد و استقرار توابع Cloud Functions
• 47. توابع Cloud Functions با استفاده از Cloud Storage Triggers
• 48. پیاده سازی پردازش تصویر در Cloud Functions
• 49. مقیاس پذیری و مدیریت هزینه ها در Cloud Functions
• 50. آشنایی با سرویس Cloud Run در GCP
• 51. استقرار کانتینرها در Cloud Run
• 52. اجرای برنامه های پردازش تصویر در Cloud Run
• 53. مدیریت ترافیک و مقیاس پذیری در Cloud Run
• 54. آشنایی با سرویس Vision API در GCP
• 55. استفاده از Vision API برای تشخیص چهره (Face Detection)
• 56. استفاده از Vision API برای تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 57. استفاده از Vision API برای تشخیص متن (Optical Character Recognition - OCR)
• 58. استفاده از Vision API برای تحلیل ایمنی تصاویر (Safe Search Detection)
• 59. استفاده از Vision API برای تشخیص ویژگی های تصاویر (Landmark Detection)
• 60. آشنایی با Auto ML Vision در GCP
• 61. آموزش مدل های سفارشی با استفاده از Auto ML Vision
• 62. استقرار مدل های Auto ML Vision
• 63. ارزیابی و بهینه سازی مدل های Auto ML Vision
• 64. آشنایی با TensorFlow Lite
• 65. بهینه سازی مدل های TensorFlow برای دستگاه های موبایل و اینترنت اشیا
• 66. استقرار مدل های TensorFlow Lite بر روی دستگاه های موبایل
• 67. پیاده سازی برنامه های پردازش تصویر موبایلی
• 68. آشنایی با Edge TPU
• 69. استفاده از Edge TPU برای تسریع پردازش تصویر
• 70. آشنایی با سرویس Dataflow در GCP
• 71. پردازش تصاویر در مقیاس بزرگ با استفاده از Dataflow
• 72. آشنایی با سرویس Dataproc در GCP
• 73. پردازش تصاویر با استفاده از Spark و Hadoop در Dataproc
• 74. مانیتورینگ و Logging برنامه های پردازش تصویر در GCP
• 75. استفاده از Stackdriver Logging برای ثبت رویدادها
• 76. استفاده از Stackdriver Monitoring برای نظارت بر عملکرد
• 77. دیباگینگ برنامه های پردازش تصویر در GCP
• 78. مدیریت هزینه ها در GCP برای برنامه های پردازش تصویر
• 79. بهینه سازی هزینه ها در Compute Engine
• 80. بهینه سازی هزینه ها در Cloud Storage
• 81. امنیت برنامه های پردازش تصویر در GCP
• 82. مدیریت دسترسی ها و مجوزها (IAM)
• 83. رمزنگاری داده ها (Encryption)
• 84. آشنایی با مفاهیم DevOps
• 85. خودکارسازی استقرار (Deployment Automation) با استفاده از Cloud Build
• 86. ایجاد pipeline استقرار برای برنامه های پردازش تصویر
• 87. تست و اعتبارسنجی برنامه های پردازش تصویر
• 88. استفاده از Container Registry برای ذخیره سازی تصاویر کانتینری
• 89. آشنایی با Kubeflow در GCP
• 90. مدیریت چرخه حیات مدل های یادگیری ماشین با Kubeflow
• 91. استقرار مدل های یادگیری ماشین با Kubeflow
• 92. آشنایی با MLOps
• 93. به کارگیری MLOps برای برنامه های پردازش تصویر
• 94. ارزیابی مداوم مدل ها (Continuous Evaluation)
• 95. آموزش مجدد مدل ها (Retraining)
• 96. آشنایی با سرویس BigQuery در GCP
• 97. تحلیل داده های تصویر با استفاده از BigQuery
• 98. ساخت داشبوردهای نمایش داده با Looker Studio
• 99. ترکیب سرویس های مختلف GCP برای ساخت راه حل های جامع پردازش تصویر
• 100. بررسی موارد استفاده (Use Cases) مختلف پردازش تصویر در GCP (تشخیص پزشکی، خودروهای خودران، نظارت تصویری)

Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با دقت بالا

قدرت هوش مصنوعی و پردازش تصویر را در دستان خود بگیرید!

در دنیای امروز، تصاویر حاوی اطلاعات بسیار ارزشمندی هستند. از تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی گرفته تا تحلیل خودکار تصاویر ماهواره‌ای و تولید محتوای بصری خلاقانه، پردازش تصویر در حال متحول کردن صنایع مختلف است. اما چالش اصلی، پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیر، دقیق و کارآمد برای این حجم عظیم از داده‌های بصری است. خبر خوب این است که با استفاده از Google Cloud Platform (GCP)، شما می‌توانید به راحتی و با اطمینان، اپلیکیشن‌های پردازش تصویر پیشرفته‌ای بسازید.

این دوره آموزشی جامع، شما را قدم به قدم در مسیر یادگیری و تسلط بر ابزارها و سرویس‌های GCP برای ساخت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با دقت بالا راهنمایی می‌کند. دیگر نگران پیچیدگی‌های زیرساخت یا محدودیت‌های منابع نخواهید بود، زیرا GCP تمام این دغدغه‌ها را برای شما برطرف کرده است. اگر آماده‌اید تا توانایی‌های خود را در حوزه هوش مصنوعی و پردازش تصویر به سطحی جدید برسانید، این دوره برای شما طراحی شده است.

درباره دوره: غرق در دنیای پردازش تصویر با GCP

این دوره آموزشی، تمرکز خود را بر روی استفاده کاربردی از سرویس‌های قدرتمند Google Cloud Platform برای توسعه اپلیکیشن‌های پردازش تصویر قرار داده است. شما با مفاهیم کلیدی، ابزارهای ضروری و بهترین شیوه‌ها برای ساخت راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه پردازش تصویر آشنا خواهید شد. هدف ما این است که پس از اتمام این دوره، شما قادر به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار اپلیکیشن‌هایی باشید که قادر به تحلیل، تفسیر و دستکاری تصاویر با دقت بالا در مقیاس وسیع هستند.

موضوعات کلیدی: از مبانی تا پیاده‌سازی پیشرفته

در این دوره، طیف وسیعی از موضوعات کلیدی را پوشش خواهیم داد تا درک جامعی از نحوه بهره‌برداری از GCP برای پردازش تصویر داشته باشید. این موضوعات شامل مفاهیم پایه یادگیری ماشین و بینایی ماشین، آشنایی با سرویس‌های کلیدی GCP مانند Vertex AI، Cloud Vision API، Cloud Storage، و همچنین نحوه ساخت پایپ‌لاین‌های پردازش تصویر، آموزش مدل‌های سفارشی و استقرار آن‌ها خواهد بود.

مخاطبان دوره: چه کسانی از این دوره بیشترین بهره را می‌برند؟

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که به دنبال افزودن قابلیت‌های پردازش تصویر به اپلیکیشن‌های خود هستند.
• مهندسان یادگیری ماشین و علم داده: که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پردازش تصویر با استفاده از یک پلتفرم ابری قدرتمند ارتقا دهند.
• دانشجویان و پژوهشگران: که در حال کار بر روی پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی، بینایی ماشین یا پردازش سیگنال هستند.
• مدیران پروژه و معماران راهکار: که به دنبال درک عمیق‌تری از قابلیت‌های GCP برای پروژه‌های پردازش تصویر هستند.
• علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: که می‌خواهند وارد دنیای جذاب و کاربردی پردازش تصویر شوند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ آینده شغلی درخشان در انتظار شماست!

• تسلط بر یکی از قدرتمندترین پلتفرم‌های ابری: یادگیری GCP به شما مزیت رقابتی چشمگیری در بازار کار می‌دهد.
• پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی: این دوره بر رویکرد عملی و ساخت اپلیکیشن‌های قابل استفاده تمرکز دارد.
• دسترسی به ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی: یاد می‌گیرید چگونه از سرویس‌های مدیریت شده GCP برای تسریع توسعه استفاده کنید.
• افزایش دقت و کارایی: با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، اپلیکیشن‌هایی با دقت بسیار بالا خواهید ساخت.
• مقیاس‌پذیری نامحدود: با GCP، اپلیکیشن‌های شما توانایی پردازش حجم عظیمی از داده را خواهند داشت.
• فرصت‌های شغلی فراوان: متخصصان پردازش تصویر و GCP در حال حاضر و در آینده مورد تقاضای بالایی هستند.
• کاهش هزینه‌ها و زمان توسعه: بهره‌گیری از سرویس‌های آماده GCP، نیاز به زیرساخت‌های گران‌قیمت و زمان طولانی را کاهش می‌دهد.

سرفصل‌های جامع دوره: ۱۰۰ گام تا تبدیل شدن به متخصص پردازش تصویر در GCP

این دوره آموزشی با بیش از ۱۰۰ سرفصل جامع و کاربردی، شما را از مبانی اولیه تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های ساخت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با Google Cloud Platform همراهی می‌کند. ما اطمینان می‌دهیم که هیچ نکته‌ای از قلم نیفتاده و شما با دانش کامل و مهارت عملی، آماده ورود به دنیای واقعی پروژه‌های پردازش تصویر خواهید بود. سرفصل‌های دقیق این دوره به شرح زیر است:

• مقدمات و آشنایی با GCP
  • معرفی Google Cloud Platform و اکوسیستم آن
  • ایجاد حساب GCP و آشنایی با کنسول مدیریتی
  • مدیریت پروژه‌ها، حساب‌ها و دسترسی‌ها (IAM)
  • مفاهیم پایگاه داده ابری و ذخیره‌سازی در GCP
  • آشنایی با شبکه‌ها و امنیت در GCP
• مبانی پردازش تصویر و بینایی ماشین
  • اصول و مفاهیم کلیدی پردازش تصویر
  • انواع داده‌های تصویری و فرمت‌ها
  • پردازش پیش‌پردازش و پس‌پردازش تصاویر
  • مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • کاربرد انواع مدل‌های یادگیری عمیق (CNNs)
• معرفی و کار با سرویس‌های کلیدی GCP برای پردازش تصویر
  • Google Cloud Storage: ذخیره‌سازی امن و مقیاس‌پذیر تصاویر
  • Cloud Vision API: استفاده از قابلیت‌های آماده هوش مصنوعی گوگل (تشخیص اشیاء، OCR، تشخیص چهره و ...)
  • Vertex AI: پلتفرم جامع یادگیری ماشین گوگل
  • آموزش مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی در Vertex AI
  • استقرار (Deploy) مدل‌های یادگیری ماشین
  • استفاده از AutoML برای ساخت سریع مدل‌های تخصصی
• ساخت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر سفارشی
  • طراحی معماری اپلیکیشن‌های پردازش تصویر
  • انتخاب بهترین سرویس‌های GCP برای نیازهای خاص
  • کار با داده‌های حجیم تصویری
  • ساخت پایپ‌لاین‌های پردازش تصویر خودکار
  • استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای مدیریت مقیاس‌پذیر
  • استفاده از Cloud Functions و Cloud Run برای پردازش‌های serverless
  • تجزیه و تحلیل و تفسیر نتایج پردازش تصویر
• تکنیک‌های پیشرفته و کاربردی
  • تشخیص و ردیابی اشیاء در ویدئوها
  • تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • تولید و افزایش داده‌های تصویری (Data Augmentation)
  • پردازش تصاویر پزشکی با GCP
  • تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و سنجش از دور
  • کاربرد پردازش تصویر در رباتیک و اتوماسیون
  • بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌ها
  • پایش و مدیریت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر
• پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • ساخت یک اپلیکیشن تشخیص آفت گیاهی
  • پیاده‌سازی سیستم تحلیل صورت در زمان واقعی
  • توسعه یک ابزار OCR پیشرفته برای اسناد
  • مثال‌های عملی از صنایع مختلف (مالی، بهداشت، خرده‌فروشی)
• نکات پایانی و گام‌های بعدی
  • برنامه‌ریزی برای پروژه‌های پیچیده‌تر
  • به‌روز ماندن با آخرین تحولات GCP و هوش مصنوعی
  • مباحث پیشرفته و آینده پردازش تصویر

این فهرست تنها بخشی از گنجینه‌ای است که در این دوره آموزشی انتظار شما را می‌کشد. با بیش از 100 سرفصل، ما متعهد هستیم که شما را به یک متخصص حرفه‌ای در زمینه ساخت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با Google Cloud Platform تبدیل کنیم.