🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر دوره و اهداف آن
• 2. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 3. نصب و راه اندازی Google Cloud SDK و gcloud CLI
• 4. مدیریت پروژه ها و حساب های کاربری در GCP
• 5. درک سیستم مجوزدهی (IAM) در GCP و نقش‌ها
• 6. مبانی شبکه در GCP: VPC ها و فایروال‌ها
• 7. معرفی سرویس Cloud Storage: ذخیره سازی اشیاء مقیاس‌پذیر
• 8. کار با Cloud Storage: سطل‌ها، اشیاء و نسخه‌سازی
• 9. معرفی Compute Engine: ماشین‌های مجازی قدرتمند در GCP
• 10. مبانی کانتینرها (Containers) و Docker
• 11. معرفی Cloud Run: استقرار برنامه‌های Serverless Container
• 12. معرفی Cloud Functions: توابع Serverless رویداد محور
• 13. Pub/Sub: سیستم پیام‌رسانی ناهمگام در GCP
• 14. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر: مفاهیم اصلی
• 15. فرمت‌های رایج تصویر و انتخاب بهترین فرمت
• 16. مبانی بینایی ماشین (Computer Vision) و کاربردهای آن
• 17. تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 18. معرفی Vision AI API: سرویس‌های هوش مصنوعی آماده برای تصاویر
• 19. تشخیص برچسب (Label Detection) با Vision AI API
• 20. تشخیص شیء (Object Localization) با Vision AI API
• 21. تشخیص چهره و ویژگی‌های آن با Vision AI API
• 22. تشخیص متن (OCR) با Vision AI API برای تصاویر
• 23. تشخیص نقاط مهم (Landmark Detection) با Vision AI API
• 24. تشخیص محتوای وب و تصاویر مشابه با Vision AI API
• 25. استفاده از قابلیت Safe Search برای محتوای نامناسب
• 26. استفاده از Vision AI API در پایتون و SDK
• 27. مدیریت اعتبارنامه‌ها و API Key ها برای Vision AI API
• 28. مقدمه‌ای بر Vertex AI: پلتفرم یکپارچه ML در GCP
• 29. معرفی Vertex AI Workbench: محیط‌های Notebook مدیریت شده
• 30. کار با Vertex AI Workbench و JupyterLab
• 31. مدیریت مجموعه داده‌ها (Datasets) در Vertex AI
• 32. ایجاد و سازماندهی Image Dataset برای پروژه‌های Vision AI
• 33. توضیح داده‌ها (Data Labeling) برای تصاویر در Vertex AI
• 34. مقدمه‌ای بر AutoML Vision: آموزش مدل بدون کدنویسی
• 35. آموزش مدل Classification با AutoML Vision
• 36. آماده‌سازی داده‌ها برای AutoML Vision Classification
• 37. ارزیابی و تفسیر مدل‌های AutoML Vision Classification
• 38. آموزش مدل Object Detection با AutoML Vision
• 39. آماده‌سازی داده‌ها برای AutoML Vision Object Detection
• 40. ارزیابی و تفسیر مدل‌های AutoML Vision Object Detection
• 41. استقرار (Deployment) مدل‌های AutoML Vision در Vertex AI
• 42. انجام پیش‌بینی آنلاین (Online Prediction) با مدل‌های AutoML Vision
• 43. انجام پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction) با مدل‌های AutoML Vision
• 44. مقدمه‌ای بر آموزش مدل‌های Custom در Vertex AI
• 45. انتخاب فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 46. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های Custom
• 47. تکنیک‌های Data Augmentation برای تصاویر
• 48. مفهوم Transfer Learning و استفاده از مدل‌های Pre-trained
• 49. ساخت یک مدل Classification ساده با TensorFlow/Keras
• 50. آموزش مدل Custom Classification در Vertex AI با Training Job
• 51. استفاده از GPU و TPU برای آموزش سریع‌تر در Vertex AI
• 52. ایجاد Docker Image برای Training Job های Custom
• 53. ذخیره و مدیریت مدل‌های آموزش دیده در Model Registry
• 54. استقرار مدل‌های Custom (Managed Models) در Vertex AI Endpoint
• 55. انجام Online Prediction با مدل‌های Custom مستقر شده
• 56. انجام Batch Prediction با مدل‌های Custom
• 57. ساخت یک مدل Object Detection سفارشی (مثلاً با TF Object Detection API)
• 58. آموزش و استقرار مدل Object Detection سفارشی در Vertex AI
• 59. معماری‌های رایج برای اپلیکیشن‌های پردازش تصویر در GCP
• 60. ساخت یک API RESTful برای پردازش تصویر با Flask یا FastAPI
• 61. استقرار API پردازش تصویر در Cloud Run برای مقیاس‌پذیری
• 62. معماری رویداد محور: آپلود در Cloud Storage و پردازش با Cloud Functions
• 63. پردازش ناهمزمان تصاویر با استفاده از Pub/Sub و Cloud Run
• 64. ذخیره سازی فراداده تصاویر پردازش شده در Firestore
• 65. ذخیره سازی فراداده تصاویر پردازش شده در Cloud SQL
• 66. مدیریت و بهینه‌سازی آپلود تصاویر بزرگ با Signed URLs
• 67. مقدمه‌ای بر MLOps برای اپلیکیشن‌های بینایی ماشین
• 68. معرفی Vertex AI Pipelines: اتوماسیون گردش کار ML
• 69. ساخت اولین Pipeline ML برای پردازش تصویر
• 70. گام‌های Pipeline: جمع‌آوری داده، آموزش، ارزیابی، استقرار
• 71. مانیتورینگ مدل (Model Monitoring) در Vertex AI
• 72. مفاهیم Model Drift و Data Drift در مدل‌های بینایی
• 73. تنظیم مانیتورینگ برای تشخیص Model Drift
• 74. ورود اطلاعات (Logging) و پایش (Monitoring) با Cloud Logging و Cloud Monitoring
• 75. تنظیم هشدارها (Alerting) برای وضعیت سرویس و عملکرد مدل
• 76. بهترین شیوه‌ها برای مدیریت IAM در پروژه‌های AI/ML
• 77. امنیت داده‌ها در Cloud Storage برای تصاویر حساس
• 78. مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP برای سرویس‌های AI/ML
• 79. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در هوش مصنوعی بینایی ماشین
• 80. کاربرد کیس 1: سیستم کنترل کیفیت با بینایی ماشین
• 81. کاربرد کیس 2: تشخیص هویت و تحلیل اسناد با OCR پیشرفته
• 82. کاربرد کیس 3: تحلیل تصاویر پزشکی (Medical Imaging)
• 83. بهینه‌سازی عملکرد و latency برای اپلیکیشن‌های Real-time
• 84. مقدمه‌ای بر Vertex AI Vision برای جریان‌های ویدئویی (Video AI)
• 85. استفاده از MediaPipe برای پردازش Real-time ویدئو و تصویر
• 86. مقدمه‌ای بر Edge AI و استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های Edge
• 87. CI/CD برای اپلیکیشن‌های GCP با Cloud Build
• 88. استفاده از Secret Manager برای مدیریت اطلاعات حساس
• 89. Deep Dive: بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار (Quantization, Pruning)
• 90. ادغام با کتابخانه‌های پردازش تصویر مانند OpenCV در Cloud Run/Functions
• 91. مقدمه‌ای بر Vertex AI Feature Store برای مهندسی ویژگی
• 92. مقدمه‌ای بر Vertex AI Vector Search برای جستجوی شباهت تصویر
• 93. فشرده سازی تصویر و تاثیر آن بر دقت مدل‌های AI
• 94. تشخیص دستکاری تصویر (Image Tampering Detection) با AI
• 95. تولید تصویر با مدل‌های Generative AI (مثلاً DALL-E) در بستر GCP
• 96. آینده هوش مصنوعی و پردازش تصویر در Google Cloud Platform
• 97. پرسش و پاسخ و رفع اشکال رایج
• 98. خلاصه دوره و منابع برای ادامه یادگیری
• 99. استفاده از Cloud Vision API برای تحلیل و برچسب‌گذاری خودکار تصاویر
• 100. پردازش رویداد-محور تصاویر با استفاده از Cloud Functions و Cloud Storage

Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با هوش مصنوعی | متخصص پردازش تصویر شوید!

معرفی دوره: آینده را با هوش مصنوعی و پردازش تصویر بسازید!

آیا به دنبال راهی هستید تا مهارت‌های خود را در حوزه برنامه نویسی و هوش مصنوعی ارتقا دهید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از قدرتمندترین ابزارهای Google Cloud Platform، اپلیکیشن‌های هوشمند پردازش تصویر بسازید که دنیا را تغییر دهد؟ این دوره دقیقاً برای شما طراحی شده است!

در دنیای امروز، پردازش تصویر با هوش مصنوعی نقشی کلیدی در صنایع مختلف از پزشکی و کشاورزی گرفته تا خودروهای خودران و امنیت ایفا می‌کند. با یادگیری این مهارت ارزشمند، شما می‌توانید فرصت‌های شغلی بی‌شماری را به دست آورید و پروژه‌های نوآورانه‌ای را خلق کنید که تاثیر مثبتی بر زندگی افراد داشته باشند.

دوره جامع "Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با هوش مصنوعی" به شما این امکان را می‌دهد تا به صورت عملی و گام به گام، با تمامی جنبه‌های ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند پردازش تصویر در GCP آشنا شوید. از مباحث پایه ای تا پیشرفته، همه چیز را به شما آموزش می‌دهیم تا بتوانید با اطمینان خاطر وارد این حوزه پرطرفدار شوید.

درباره دوره: از صفر تا صد، پردازش تصویر با GCP را یاد بگیرید!

این دوره آموزشی جامع، یک سفر هیجان‌انگیز به دنیای پردازش تصویر با هوش مصنوعی در Google Cloud Platform است. ما در این دوره به شما نشان می‌دهیم که چگونه می‌توانید از ابزارهای قدرتمند GCP برای ساخت اپلیکیشن‌هایی استفاده کنید که قادر به تشخیص اشیا، تحلیل تصاویر پزشکی، بهبود کیفیت تصاویر و انجام بسیاری از کارهای شگفت‌انگیز دیگر هستند.

در طول این دوره، شما با مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی آشنا خواهید شد. همچنین، نحوه استفاده از سرویس‌های مختلف GCP مانند Cloud Vision API، Cloud AutoML Vision، TensorFlow و Kubernetes را به صورت عملی یاد خواهید گرفت. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود پروژه‌های پردازش تصویر خود را طراحی، توسعه و پیاده‌سازی کنید.

موضوعات کلیدی: همه آنچه برای متخصص شدن نیاز دارید!

• آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و سرویس‌های کلیدی آن
• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• مفاهیم پایه ای پردازش تصویر
• استفاده از Cloud Vision API برای تشخیص اشیا و تحلیل تصاویر
• ساخت مدل‌های سفارشی با Cloud AutoML Vision
• استفاده از TensorFlow برای ساخت شبکه‌های عصبی پیچیده
• پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با Kubernetes
• بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها در GCP
• امنیت در پردازش تصویر ابری
• پروژه عملی: ساخت یک اپلیکیشن تشخیص چهره

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• برنامه نویسان و توسعه دهندگان وب و موبایل
• دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های کامپیوتر، هوش مصنوعی و مهندسی برق
• افرادی که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه مند هستند
• متخصصان داده و تحلیلگران
• کارآفرینانی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار خود هستند

چرا این دوره را بگذرانیم؟ فرصت را از دست ندهید!

دلایل زیادی وجود دارد که چرا باید در این دوره شرکت کنید:

• یادگیری مهارت‌های پرطرفدار: پردازش تصویر با هوش مصنوعی یکی از پرطرفدارترین و پردرآمدترین مهارت‌های حال حاضر است.
• فرصت‌های شغلی بی‌شمار: با یادگیری این مهارت، می‌توانید در شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌ها در سراسر جهان مشغول به کار شوید.
• ساخت پروژه‌های نوآورانه: با استفاده از ابزارهای GCP، می‌توانید پروژه‌هایی را خلق کنید که دنیا را تغییر دهد.
• دسترسی به اساتید مجرب: در این دوره، از دانش و تجربه اساتید مجرب در زمینه هوش مصنوعی و پردازش تصویر بهره‌مند خواهید شد.
• پشتیبانی کامل: ما در طول دوره و بعد از آن، به تمامی سوالات و مشکلات شما پاسخ خواهیم داد.
• یادگیری عملی: این دوره به صورت عملی طراحی شده است و شما در طول دوره، پروژه‌های واقعی را انجام خواهید داد.
• به روزترین مطالب: مطالب این دوره به طور مداوم به روز رسانی می‌شود تا شما با جدیدترین تکنولوژی‌ها و ابزارها آشنا شوید.
• شبکه‌سازی با متخصصان: در این دوره، فرصت شبکه‌سازی با سایر متخصصان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی را خواهید داشت.
• دسترسی مادام العمر به محتوای دوره: با ثبت نام در این دوره، شما به طور مادام العمر به تمامی محتوای دوره دسترسی خواهید داشت.

سرفصل‌های دوره: نقشه راه شما به سوی موفقیت!

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که تمامی جنبه‌های ساخت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با هوش مصنوعی در GCP را پوشش می‌دهد. در اینجا تنها به تعدادی از سرفصل‌های اصلی اشاره می‌کنیم:

• بخش اول: مقدمه ای بر Google Cloud Platform
  • آشنایی با GCP و سرویس‌های آن
  • ایجاد حساب کاربری و پیکربندی محیط
  • مفاهیم کلیدی: Zones, Regions, Projects
  • مدیریت منابع با Resource Manager
  • کنترل دسترسی با IAM
• بخش دوم: مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و شاخه‌های آن
  • مفاهیم پایه ای یادگیری ماشین (supervised, unsupervised, reinforcement learning)
  • آشنایی با الگوریتم‌های پرکاربرد (linear regression, logistic regression, decision trees)
  • ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • انتخاب ویژگی (feature selection) و مهندسی ویژگی (feature engineering)
• بخش سوم: پردازش تصویر با Cloud Vision API
  • معرفی Cloud Vision API و قابلیت‌های آن
  • تشخیص متن (OCR) در تصاویر
  • تشخیص چهره و احساسات
  • تشخیص اشیا و برچسب گذاری تصاویر
  • تشخیص برندها و لوگوها
  • تحلیل تصاویر و استخراج اطلاعات
  • استفاده از API در زبان‌های مختلف برنامه نویسی (Python, Java, etc.)
• بخش چهارم: ساخت مدل‌های سفارشی با Cloud AutoML Vision
  • معرفی Cloud AutoML Vision و مزایای آن
  • آماده سازی داده‌های آموزشی
  • ساخت و آموزش مدل‌های سفارشی تشخیص تصویر
  • ارزیابی و بهینه سازی مدل‌ها
  • استقرار مدل‌ها و استفاده از آنها در اپلیکیشن‌ها
  • کار با تصاویر بزرگ و داده‌های حجیم
  • بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها
• بخش پنجم: پردازش تصویر پیشرفته با TensorFlow
  • معرفی TensorFlow و Keras
  • ساخت شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • معماری‌های معروف CNN (AlexNet, VGGNet, ResNet)
  • انتقال یادگیری (transfer learning)
  • تقویت داده‌ها (data augmentation)
  • تشخیص اشیا با YOLO و SSD
  • تقسیم بندی تصاویر (image segmentation)
  • ساخت شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs)
• بخش ششم: پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری با Kubernetes
  • معرفی Kubernetes و Docker
  • ایجاد Docker image برای اپلیکیشن‌های پردازش تصویر
  • استقرار اپلیکیشن‌ها در Kubernetes Engine
  • مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع
  • مانیتورینگ و logging
  • CI/CD با Cloud Build
  • بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها
• بخش هفتم: امنیت در پردازش تصویر ابری
  • مفاهیم امنیت در GCP
  • کنترل دسترسی و IAM
  • رمزنگاری داده‌ها
  • محافظت از APIها
  • شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
  • رعایت قوانین و مقررات (GDPR, HIPAA)
• بخش هشتم: پروژه عملی: ساخت اپلیکیشن تشخیص چهره
  • طراحی و معماری اپلیکیشن
  • جمع آوری و آماده سازی داده‌های آموزشی
  • ساخت و آموزش مدل تشخیص چهره
  • پیاده‌سازی اپلیکیشن با استفاده از Cloud Vision API و TensorFlow
  • استقرار اپلیکیشن در GCP
  • بهینه سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• بخش نهم: مباحث پیشرفته
  • پردازش تصویر با استفاده از GPU
  • پردازش تصویر real-time
  • استفاده از Edge TPU
  • تشخیص ناهنجاری در تصاویر
  • پردازش تصویر پزشکی
  • کاربرد پردازش تصویر در صنعت خودرو
• بخش دهم: جمع بندی و ادامه مسیر
  • مرور مطالب دوره
  • منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
  • نکات مهم برای ورود به بازار کار
  • فرصت های شغلی در حوزه پردازش تصویر
  • پرسش و پاسخ

همین حالا در این دوره ثبت نام کنید و قدمی بزرگ به سوی آینده‌ای درخشان بردارید!