فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: High-Quality, High-Speed, and High-Accuracy Image Processing Application Development

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: 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

• 1. در ادامه 100 سرفصل برای دوره آموزشی شما ارائه شده است:
• 2. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform برای توسعه‌دهندگان
• 3. چرا GCP برای پردازش تصویر با کارایی بالا؟
• 4. اهداف دوره، دامنه، و پیش‌نیازها
• 5. راه‌اندازی پروژه و محیط GCP شما
• 6. آشنایی با ساختار سلسله‌مراتبی منابع GCP و مبانی IAM
• 7. مقدمه‌ای بر تصاویر دیجیتال و داده‌های پیکسلی
• 8. فرمت‌های رایج تصویر، فشرده‌سازی، و کیفیت
• 9. دستکاری‌های پایه تصویر: تغییر اندازه، برش، چرخش
• 10. فضاهای رنگی: RGB، HSV، Grayscale توضیح داده شد
• 11. مرور کلی خط لوله پردازش تصویر
• 12. Cloud Storage: ذخیره‌سازی اشیاء مقیاس‌پذیر برای دارایی‌های تصویری
• 13. سطل‌ها (Buckets)، اشیاء (Objects) و کنترل دسترسی در Cloud Storage
• 14. مدیریت چرخه عمر (Lifecycle Management) و بایگانی داده‌های تصویری
• 15. Cloud Storage Transfer Service برای مجموعه داده‌های بزرگ
• 16. مقدمه‌ای بر Google Compute Engine (GCE)
• 17. استفاده از GCE برای حجم کاری پردازش تصویر سفارشی
• 18. Google Kubernetes Engine (GKE): ارکستراسیون کانتینر برای مقیاس‌پذیری
• 19. استقرار میکروسرویس‌های پردازش تصویر در GKE
• 20. Cloud Functions: پردازش تصویر رویدادمحور و سرورلس
• 21. Cloud Run: استقرار برنامه‌های تصویری کانتینری به صورت سرورلس
• 22. Virtual Private Cloud (VPC) برای شبکه امن
• 23. متعادل‌سازی بار (Load Balancing) جهانی برای نقاط پایانی API تصویر
• 24. Cloud CDN: کشینگ و تحویل محتوای تصویری در سراسر جهان
• 25. Pub/Sub: پیام‌رسانی بلادرنگ برای رویدادهای پردازش تصویر
• 26. Cloud SQL و Firestore برای مدیریت فراداده‌های تصویر
• 27. مقدمه‌ای بر Google Cloud Vision AI API
• 28. تشخیص و دسته‌بندی برچسب تصویر با Vision AI
• 29. تشخیص و مکان‌یابی شیء (Object Detection) با Vision AI
• 30. تشخیص چهره، نقاط دیداری (Landmark) و تحلیل احساسات
• 31. Optical Character Recognition (OCR) و مبانی Document AI
• 32. تشخیص جستجوی ایمن (Safe Search) برای تعدیل محتوا
• 33. مقدمه‌ای بر Google Cloud Video AI API
• 34. ردیابی و حاشیه‌نویسی اشیاء ویدیویی با Video AI
• 35. تشخیص برچسب ویدیویی و تشخیص تغییر شات
• 36. مدل‌های Custom AutoML Vision برای موارد استفاده خاص
• 37. استقرار مدل‌های AutoML Vision Edge
• 38. استفاده از MediaPipe برای پردازش تصویر روی دستگاه
• 39. پردازش تصویر با اجزای TensorFlow Extended (TFX)
• 40. یکپارچه‌سازی Vision AI با سایر سرویس‌های GCP
• 41. بهترین روش‌ها برای استفاده از APIهای AI از پیش آموزش‌دیده
• 42. مقدمه‌ای بر Vertex AI: پلتفرم یکپارچه ML
• 43. Vertex AI Workbench برای توسعه مدل تعاملی
• 44. آماده‌سازی و افزایش (Augmenting) مجموعه داده‌های تصویری برای آموزش
• 45. Vertex AI Datasets: مدیریت داده‌های تصویری برای ML
• 46. آموزش مدل‌های سفارشی طبقه‌بندی تصویر در Vertex AI
• 47. آموزش مدل‌های سفارشی تشخیص شیء در Vertex AI
• 48. درک معیارهای ارزیابی مدل برای وظایف تصویری
• 49. Vertex AI Vizier برای تنظیم هایپرپارامتر
• 50. نسخه‌سازی، ثبت و مدیریت مدل
• 51. ساخت مدل‌های تصویری قوی با انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 52. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای دقت بالا
• 53. آموزش سفارشی با TensorFlow/PyTorch در Vertex AI
• 54. استراتژی‌های آموزش توزیع‌شده برای مجموعه داده‌های تصویری بزرگ
• 55. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد رقابتی (GANs) برای تصاویر
• 56. ملاحظات عملی برای توسعه مدل سفارشی
• 57. طراحی معماری‌ها برای توان عملیاتی بالا و تأخیر کم
• 58. خطوط لوله (Pipelines) بلادرنگ برای ورود تصویر با Pub/Sub و Cloud Functions
• 59. پردازش تصویر سرورلس در مقیاس با Cloud Run
• 60. الگوهای پردازش ناهمزمان (Asynchronous) برای گردش کارهای بدون انسداد
• 61. تکنیک‌های پردازش موازی برای دستکاری تصویر
• 62. پردازش تصویر توزیع‌شده با GKE و Ray/Dask
• 63. بهره‌برداری از شتاب‌دهنده GPU در GCE و GKE
• 64. استقرار AI در لبه (Edge AI) برای استنتاج تصویری با تأخیر بسیار کم
• 65. بهینه‌سازی پردازش تصویر برای دستگاه‌های موبایل و IoT
• 66. استراتژی‌های کشینگ (Cloud CDN, Memorystore) برای دارایی‌های تصویری
• 67. پردازش جریان (Stream Processing) برای ویدئو و فیدهای تصویری زنده
• 68. پردازش دسته‌ای حجم‌های بزرگ تصویر با Cloud Dataflow
• 69. نظارت بر عملکرد و پروفایل‌سازی برای بهینه‌سازی سرعت
• 70. بهینه‌سازی فرمت تصویر برای بارگذاری و پردازش سریع‌تر
• 71. بنچمارکینگ و تست استرس برنامه‌های پردازش تصویر
• 72. تعریف و اندازه‌گیری کیفیت تصویر (PSNR, SSIM, LPIPS)
• 73. تکنیک‌های پیشرفته کاهش نویز تصویر برای افزایش کیفیت
• 74. پیاده‌سازی Super-Resolution برای بزرگ‌نمایی تصویر
• 75. الگوریتم‌های رفع تاری (Deblurring) و بازیابی تصویر
• 76. اصلاح رنگ، نگاشت گاموت (Gamut Mapping) و پردازش HDR
• 77. ساخت مدل‌های قوی: استراتژی‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 78. کاهش سوگیری (Bias) و تضمین انصاف در مدل‌های AI تصویر
• 79. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) برای تفسیر مدل‌های تصویری
• 80. امتیازدهی اطمینان مدل و کمی‌سازی عدم قطعیت
• 81. یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود دقت مدل با داده کمتر
• 82. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised) و خودنظارتی (Self-supervised) برای وظایف تصویری
• 83. تکنیک‌های پس‌پردازش (Post-processing) برای بهبود کیفیت و دقت
• 84. Human-in-the-Loop برای تضمین کیفیت و حاشیه‌نویسی
• 85. ارزیابی پیشرفته مدل: فراتر از معیارهای پایه
• 86. پایداری در برابر حملات خصمانه (Adversarial Robustness) و امنیت مدل برای AI تصویر
• 87. توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با SDKها و APIهای GCP
• 88. معماری میکروسرویس‌ها برای برنامه‌های تصویری مقیاس‌پذیر
• 89. طراحی رابط‌های کاربری برای ابزارهای پردازش تصویر
• 90. یکپارچه‌سازی مستمر (CI) برای کدهای پردازش تصویر
• 91. تحویل/استقرار مستمر (CD) با Cloud Build و GKE/Cloud Run
• 92. MLOps برای مدل‌های تصویری: اتوماسیون و ارکستراسیون با Vertex AI Pipelines
• 93. نظارت بر برنامه‌های پردازش تصویر با Cloud Monitoring
• 94. لاگ‌برداری و ردیابی (Logging and Tracing) برای اشکال‌زدایی گردش کارهای پیچیده
• 95. ایمن‌سازی داده‌های تصویری در حالت سکون (Rest) و در حال انتقال (Transit)
• 96. بهترین روش‌های مدیریت هویت و دسترسی (IAM) برای برنامه‌های تصویری
• 97. VPC Service Controls برای جلوگیری از نشت داده
• 98. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه برای حجم کاری پردازش تصویر در GCP
• 99. تحلیل و مدیریت صورت‌حساب GCP برای AI تصویری
• 100. مطالعات موردی و معماری‌های واقعی