اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین پیاده‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (Google Cloud)

کتاب راهکارهای نوین پیاده‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (Google Cloud)

تگ‌ها: Google Cloud AI پردازش ابری تحلیل داده‌های بزرگ تکنولوژی ابری رایانش ابری زیرساخت‌های ابری گوگل کلاود هوش مصنوعی هوش مصنوعی در کسب و کار یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و معماری زیرساخت‌های گوگل کلاود
  • 2. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پلتفرم گوگل
  • 3. مدیریت منابع و پیکربندی پروژه‌ها در Google Cloud Platform
  • 4. آشنایی با Google Cloud Vertex AI برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 5. کار با مخازن داده و فضای ذخیره‌سازی ابری در Google Cloud Storage
  • 6. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های حجیم با استفاده از BigQuery
  • 7. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین مدیریت‌شده (AutoML)
  • 8. استفاده از Google Cloud Natural Language API برای تحلیل متون
  • 9. پیاده‌سازی تشخیص و تحلیل تصاویر با Vision API
  • 10. کاربرد سرویس Video Intelligence در تحلیل هوشمند محتوای ویدیویی
  • 11. بهره‌گیری از Speech-to-Text برای تبدیل صوت به متن
  • 12. تولید گفتار طبیعی با استفاده از Text-to-Speech API
  • 13. آموزش مدل‌های سفارشی یادگیری ماشین در محیط Vertex AI
  • 14. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
  • 15. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با استفاده از پردازنده‌های ابری TPU
  • 16. استقرار و سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی به صورت API
  • 17. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها با استفاده از Google Kubernetes Engine
  • 18. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی
  • 19. مدیریت دسترسی‌ها و هویت‌ها (IAM) در پروژه‌های ابری
  • 20. نظارت و پایش مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای Cloud Monitoring
  • 21. تحلیل هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع مصرفی در Google Cloud
  • 22. استفاده از سرویس‌های تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics) در کسب‌وکار
  • 23. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
  • 24. پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) مبتنی بر ابر
  • 25. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 26. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای گزارش‌دهی نتایج هوش مصنوعی
  • 27. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 28. آشنایی با معماری‌های بدون سرور (Serverless) در هوش مصنوعی
  • 29. بررسی مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی راهکارهای ابری گوگل
  • 30. توسعه چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از Dialogflow در بستر ابر
  • 31. استفاده از سرویس‌های ترجمه ماشینی (Translation API) در کاربردهای چندزبانه
  • 32. آموزش استقرار محیط‌های توسعه در Google Cloud Shell
  • 33. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 34. استفاده از ابزارهای تست و اعتبارسنجی مدل در فضای ابری
  • 35. به‌کارگیری یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پروژه‌های ابری
  • 36. اصول پیاده‌سازی خط لوله (Pipeline) داده برای یادگیری ماشین
  • 37. یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوشمند با اینترنت اشیا (IoT) در بستر گوگل
  • 38. بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ساختارنیافته
  • 39. ارائه گزارش نهایی و مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی ابری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.