فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: پردازش تصویر با Vision AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: پردازش تصویر با Vision AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با Google Cloud Platform و سرویس‌های آن
• 3. Vision AI: معرفی و کاربردها
• 4. نصب و پیکربندی Google Cloud SDK
• 5. احراز هویت و مدیریت دسترسی در Google Cloud
• 6. آشنایی با APIهای Vision AI
• 7. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از Vision AI
• 8. تشخیص چهره در تصاویر با استفاده از Vision AI
• 9. برچسب‌گذاری تصاویر با استفاده از Vision AI
• 10. تشخیص متن در تصاویر (OCR) با استفاده از Vision AI
• 11. خواندن متن دست‌نویس با Vision AI
• 12. تشخیص زبان متن در تصاویر با استفاده از Vision AI
• 13. تحلیل احساسات موجود در تصاویر با استفاده از Vision AI
• 14. شناسایی نقاط عطف تصاویر با استفاده از Vision AI
• 15. تشخیص ایمنی تصاویر (صداقت محتوا) با استفاده از Vision AI
• 16. استفاده از Vision AI برای تشخیص برندها و لوگوها
• 17. مقایسه تصاویر با استفاده از Vision AI
• 18. ایجاد برنامه‌های کاربردی با استفاده از Vision AI API
• 19. استفاده از Vision AI در برنامه‌های موبایل
• 20. استفاده از Vision AI در برنامه‌های وب
• 21. استفاده از Vision AI در برنامه‌های دسکتاپ
• 22. پردازش تصاویر بزرگ با استفاده از Vision AI
• 23. بهینه‌سازی عملکرد Vision AI برای تصاویر با رزولوشن بالا
• 24. مدیریت خطاها و محدودیت‌های Vision AI
• 25. قیمت‌گذاری و مدیریت هزینه‌های Vision AI
• 26. ادغام Vision AI با سایر سرویس‌های Google Cloud
• 27. استفاده از Cloud Functions برای پردازش تصاویر با Vision AI
• 28. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی تصاویر
• 29. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده‌های Vision AI
• 30. ساخت یک سیستم تشخیص خودکار اشیاء در تصاویر
• 31. ساخت یک سیستم تشخیص چهره و شناسایی افراد
• 32. ساخت یک سیستم خواندن خودکار اسناد
• 33. ساخت یک سیستم تشخیص ایمنی تصاویر برای شبکه‌های اجتماعی
• 34. ساخت یک سیستم تشخیص برندها در تبلیغات
• 35. استفاده از Vision AI برای کنترل کیفیت در صنعت
• 36. استفاده از Vision AI برای نظارت تصویری و امنیت
• 37. استفاده از Vision AI در کشاورزی دقیق
• 38. استفاده از Vision AI در پزشکی و تشخیص بیماری‌ها
• 39. استفاده از Vision AI در خرده‌فروشی و تحلیل رفتار مشتری
• 40. استفاده از Vision AI در خودروهای خودران
• 41. تشخیص و اصلاح تصاویر تار با Vision AI
• 42. بهبود کیفیت تصاویر با استفاده از Vision AI
• 43. استفاده از Vision AI برای تشخیص تقلب در اسناد
• 44. استفاده از Vision AI برای شناسایی محصولات تقلبی
• 45. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
• 46. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر پزشکی
• 47. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر هنری
• 48. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر علمی
• 49. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر تاریخی
• 50. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر فضایی
• 51. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر زیرآبی
• 52. استفاده از Vision AI برای تحلیل تصاویر میکروسکوپی
• 53. به‌کارگیری یادگیری ماشین در Vision AI
• 54. استفاده از مدل‌های سفارشی در Vision AI
• 55. آموزش مدل‌های سفارشی Vision AI با داده‌های اختصاصی
• 56. ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌های سفارشی Vision AI
• 57. استفاده از Auto ML Vision برای ساخت مدل‌های سفارشی
• 58. بهینه‌سازی مدل‌های Vision AI برای دستگاه‌های موبایل
• 59. استفاده از TensorFlow Lite با Vision AI
• 60. استفاده از Core ML با Vision AI
• 61. ملاحظات امنیتی در استفاده از Vision AI
• 62. حریم خصوصی و انطباق با مقررات در Vision AI
• 63. به‌روزرسانی و نگهداری برنامه‌های کاربردی Vision AI
• 64. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در Vision AI
• 65. مطالعه موردی: پیاده‌سازی Vision AI در یک پروژه واقعی
• 66. آینده پردازش تصویر با Vision AI