🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان 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 (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در GCP
• 2. مقدمه‌ای بر GCP و اکوسیستم آن
• 3. نصب و پیکربندی Google Cloud SDK
• 4. مفاهیم کلیدی سرویس‌های GCP برای پردازش تصویر
• 5. انتخاب سرویس‌های GCP مناسب برای نیازهای پردازش تصویر
• 6. آشنایی با Compute Engine و ماشین‌های مجازی
• 7. استفاده از Compute Engine برای اجرای کدهای پردازش تصویر
• 8. مفاهیم اولیه ذخیره‌سازی در GCP: Cloud Storage
• 9. طراحی ساختار پوشه‌ها در Cloud Storage برای داده‌های تصویری
• 10. آپلود و دانلود تصاویر در Cloud Storage
• 11. مدیریت دسترسی و مجوزها در Cloud Storage
• 12. مقدمه‌ای بر BigQuery و کاربردهای آن در پردازش تصویر
• 13. ذخیره‌سازی ابرداده تصاویر در BigQuery
• 14. تحلیل ابرداده تصاویر با BigQuery
• 15. آشنایی با Cloud Functions و پردازش رویداد محور
• 16. استفاده از Cloud Functions برای پردازش خودکار تصاویر
• 17. اتصال Cloud Functions به Cloud Storage
• 18. مقدمه‌ای بر Cloud Run و استقرار کانتینرهای برنامه‌های پردازش تصویر
• 19. مزایای Cloud Run برای پردازش تصویر
• 20. استقرار اپلیکیشن‌های پردازش تصویر روی Cloud Run
• 21. مقدمه‌ای بر Kubernetes Engine (GKE)
• 22. استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های پردازش تصویر با GKE
• 23. انتخاب ماشین‌های مجازی مناسب در GKE
• 24. مدیریت دیتابیس‌ها در GCP: Cloud SQL
• 25. استفاده از Cloud SQL برای ذخیره‌سازی ابرداده پیچیده
• 26. اتصال اپلیکیشن‌های پردازش تصویر به Cloud SQL
• 27. مقدمه‌ای بر Cloud Pub/Sub برای ارتباط ناهمگام
• 28. استفاده از Pub/Sub برای مدیریت صف پردازش تصویر
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر پیام برای پردازش تصویر
• 30. آشنایی با Vision AI API
• 31. قابلیت‌های Vision AI: تشخیص اشیاء
• 32. قابلیت‌های Vision AI: تشخیص برچسب
• 33. قابلیت‌های Vision AI: تشخیص چهره
• 34. قابلیت‌های Vision AI: تشخیص متن (OCR)
• 35. قابلیت‌های Vision AI: تشخیص متن در تصاویر (Document Text Detection)
• 36. قابلیت‌های Vision AI: تشخیص ایمنی محتوا
• 37. قابلیت‌های Vision AI: دسته‌بندی تصاویر
• 38. قابلیت‌های Vision AI: تجزیه و تحلیل تصاویر (Image Properties)
• 39. استفاده از Vision AI API در اپلیکیشن‌های خود
• 40. اتصال Vision AI به Cloud Functions
• 41. اتصال Vision AI به Cloud Run
• 42. اتصال Vision AI به GKE
• 43. پردازش دسته‌ای تصاویر با Vision AI
• 44. بهینه‌سازی هزینه استفاده از Vision AI
• 45. آشنایی با Video Intelligence API
• 46. قابلیت‌های Video Intelligence: تشخیص اشیاء در ویدئو
• 47. قابلیت‌های Video Intelligence: تشخیص برچسب در ویدئو
• 48. قابلیت‌های Video Intelligence: تشخیص متن در ویدئو
• 49. قابلیت‌های Video Intelligence: تشخیص چهره در ویدئو
• 50. قابلیت‌های Video Intelligence: تجزیه و تحلیل صحنه در ویدئو
• 51. قابلیت‌های Video Intelligence: تشخیص رویدادهای خاص در ویدئو
• 52. استفاده از Video Intelligence API در اپلیکیشن‌های خود
• 53. پردازش ویدئوهای بزرگ با Video Intelligence
• 54. مدیریت هزینه استفاده از Video Intelligence API
• 55. مقدمه‌ای بر AutoML Vision
• 56. آموزش مدل‌های سفارشی دسته‌بندی تصویر با AutoML Vision
• 57. آموزش مدل‌های سفارشی تشخیص اشیاء با AutoML Vision
• 58. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای AutoML Vision
• 59. ارزیابی عملکرد مدل‌های AutoML Vision
• 60. استقرار مدل‌های AutoML Vision
• 61. استفاده از مدل‌های AutoML Vision در اپلیکیشن‌های خود
• 62. مقدمه‌ای بر TensorFlow Enterprise بر روی GCP
• 63. استفاده از TensorFlow Enterprise برای آموزش مدل‌های سفارشی
• 64. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU/TPU) در GCP برای یادگیری عمیق
• 65. تنظیم محیط TensorFlow Enterprise
• 66. آموزش مدل‌های پردازش تصویر با TensorFlow Enterprise
• 67. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های عمیق
• 68. استقرار مدل‌های TensorFlow Enterprise
• 69. مقدمه‌ای بر Vertex AI
• 70. مدیریت چرخه حیات مدل با Vertex AI
• 71. آموزش مدل‌های سفارشی در Vertex AI
• 72. استفاده از Vertex AI Pipelines برای اتوماسیون
• 73. مدیریت داده‌ها در Vertex AI
• 74. ارزیابی و مانیتورینگ مدل‌ها در Vertex AI
• 75. استقرار مدل‌ها در Vertex AI Endpoints
• 76. استفاده از Vertex AI برای پردازش تصویر در مقیاس بزرگ
• 77. اتصال Vertex AI به Cloud Storage
• 78. اتصال Vertex AI به BigQuery
• 79. مقدمه‌ای بر Dataflow برای پردازش داده‌های حجیم
• 80. پردازش توزیع شده تصاویر با Dataflow
• 81. استفاده از Dataflow برای ETL داده‌های تصویری
• 82. پیاده‌سازی خطوط لوله پردازش تصویر با Dataflow
• 83. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی Dataflow
• 84. بهینه‌سازی عملکرد Dataflow
• 85. مقدمه‌ای بر Cloud AI Platform Pipelines (برای موارد قدیمی‌تر، یا جایگزین Vertex AI Pipelines)
• 86. ساخت خطوط لوله پردازش تصویر با AI Platform Pipelines
• 87. مدیریت وابستگی‌ها در خطوط لوله
• 88. اشکال‌زدایی خطوط لوله
• 89. مقدمه‌ای بر ابزارهای خط فرمان (CLI) GCP برای پردازش تصویر
• 90. اسکریپت‌نویسی پردازش تصویر با `gcloud`
• 91. استفاده از `gsutil` برای مدیریت Cloud Storage
• 92. اتوماسیون وظایف پردازش تصویر با اسکریپت‌ها
• 93. امنیت در اپلیکیشن‌های پردازش تصویر GCP
• 94. مدیریت کلیدها و اعتبارنامه‌ها (Service Accounts)
• 95. رمزگذاری داده‌ها در حال سکون و در حال انتقال
• 96. پیکربندی فایروال‌ها و شبکه‌بندی
• 97. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در GCP
• 98. استفاده از Cloud Logging برای لاگ‌های پردازش تصویر
• 99. استفاده از Cloud Monitoring برای متریک‌ها
• 100. تنظیم هشدارها (Alerts) برای مشکلات پردازش تصویر

🚀 Google Cloud Platform: توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با کیفیت، سرعت و دقت بی‌نظیر

آیا می‌خواهید توانایی‌های خود در پردازش تصویر را به سطح بالاتری ارتقا دهید؟ آیا به دنبال راه‌حلی برای توسعه برنامه‌های پردازش تصویر هستید که سرعت، کیفیت و دقت بالایی را تضمین کند؟ به دنیای Google Cloud Platform (GCP) خوش آمدید! این دوره آموزشی شما را به یک متخصص تبدیل می‌کند که می‌تواند از قدرت بی‌نظیر GCP برای ایجاد برنامه‌های پردازش تصویر پیشرفته استفاده کند.

در این دوره، شما سفری هیجان‌انگیز را آغاز می‌کنید که در آن با ابزارها و سرویس‌های مختلف GCP آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه آن‌ها را برای پردازش تصاویر با بالاترین کیفیت ممکن به کار ببرید. از پردازش تصاویر با حجم بالا گرفته تا پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و تحلیل تصاویر، همه و همه را در این دوره پوشش می‌دهیم. این دوره، یک فرصت عالی برای متخصصان، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به فناوری است که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش تصویر و Cloud Computing گسترش دهند.

✨ درباره دوره

دوره Google Cloud Platform: توسعه برنامه‌های پردازش تصویر با کیفیت، سرعت و دقت بی‌نظیر، یک دوره جامع و کاربردی است که به شما دانش و مهارت‌های لازم برای طراحی، پیاده‌سازی و استقرار برنامه‌های پردازش تصویر را با استفاده از GCP ارائه می‌دهد. این دوره از مفاهیم پایه‌ای شروع می‌شود و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر می‌پردازد و شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند. ما در این دوره، شما را گام به گام در مسیر موفقیت همراهی می‌کنیم.

💡 موضوعات کلیدی دوره

• آشنایی با Google Cloud Platform و سرویس‌های مرتبط با پردازش تصویر
• پیاده‌سازی برنامه‌های پردازش تصویر با استفاده از Cloud Functions و Cloud Run
• بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر برای سرعت و مقیاس‌پذیری
• استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی و مدیریت تصاویر
• بهره‌گیری از Cloud Vision API برای تشخیص و تحلیل تصاویر
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
• استفاده از Kubernetes Engine برای استقرار برنامه‌های پردازش تصویر
• امنیت و مدیریت دسترسی در Google Cloud Platform
• نظارت و عیب‌یابی برنامه‌های پردازش تصویر
• بهره‌گیری از ابزارهای اتوماسیون و CI/CD در GCP

🎯 مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال یادگیری GCP و استفاده از آن برای پردازش تصویر هستند.
• متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که می‌خواهند مدل‌های خود را در GCP مستقر کنند.
• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار که به دنبال یادگیری مفاهیم Cloud Computing و پردازش تصویر هستند.
• علاقه‌مندان به فناوری که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش تصویر و Google Cloud Platform گسترش دهند.
• مدیران و کارآفرینان که به دنبال راه‌حل‌های پردازش تصویر مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه هستند.

🏆 چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره مزایای بی‌شماری دارد، از جمله:

• افزایش مهارت‌های شغلی: با یادگیری GCP و پردازش تصویر، مهارت‌های ارزشمندی کسب می‌کنید که شما را در بازار کار متمایز می‌کند.
• یادگیری عملی: این دوره بر روی پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی متمرکز است که به شما کمک می‌کند مفاهیم را به سرعت درک کنید و به کار ببندید.
• سرعت و مقیاس‌پذیری: یاد می‌گیرید چگونه برنامه‌های پردازش تصویر خود را برای سرعت و مقیاس‌پذیری در GCP بهینه کنید.
• کاهش هزینه‌ها: با استفاده از GCP، می‌توانید هزینه‌های خود را در مقایسه با راه‌حل‌های سنتی کاهش دهید.
• پشتیبانی و جامعه: به یک جامعه از متخصصان و علاقه‌مندان به GCP و پردازش تصویر می‌پیوندید.
• بهره‌وری بالا: با استفاده از ابزارها و سرویس‌های GCP، زمان توسعه و استقرار برنامه‌های خود را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهید.

📚 سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص پردازش تصویر با GCP را می‌دهد. در زیر، به برخی از سرفصل‌های کلیدی اشاره می‌کنیم:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
  • آشنایی با مفاهیم Cloud Computing
  • مروری بر Google Cloud Platform (GCP)
  • ایجاد و مدیریت حساب GCP
  • آشنایی با سرویس‌های اصلی GCP (Compute Engine, Cloud Storage, etc.)
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 2: Cloud Storage و مدیریت تصاویر
  • آشنایی با Cloud Storage و نحوه ذخیره‌سازی داده‌ها
  • ایجاد و مدیریت Bucketها
  • آپلود و دانلود تصاویر
  • تنظیم دسترسی و امنیت برای تصاویر
  • بهینه‌سازی Cloud Storage برای پردازش تصویر
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 3: Compute Engine و پردازش تصاویر
  • آشنایی با Compute Engine و ماشین‌های مجازی
  • انتخاب و پیکربندی ماشین‌های مجازی برای پردازش تصویر
  • نصب و راه‌اندازی نرم‌افزارهای پردازش تصویر (OpenCV, etc.)
  • پیاده‌سازی پردازش تصویر در Compute Engine
  • بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر در Compute Engine
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 4: Cloud Functions و Cloud Run برای پردازش تصویر
  • آشنایی با Cloud Functions و Serverless Computing
  • ایجاد و استقرار Cloud Functions برای پردازش تصویر
  • پردازش تصویر با استفاده از Cloud Run
  • مقایسه Cloud Functions و Cloud Run
  • مدیریت و مانیتورینگ Cloud Functions و Cloud Run
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 5: Cloud Vision API و تشخیص تصویر
  • آشنایی با Cloud Vision API
  • تشخیص اشیاء، چهره‌ها و برچسب‌ها در تصاویر
  • پردازش دسته‌ای تصاویر با Cloud Vision API
  • استخراج متن از تصاویر (OCR)
  • استفاده از Cloud Vision API برای تحلیل داده‌های تصویری
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 6: یادگیری ماشین و پردازش تصویر
  • مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
  • آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تصویر
  • استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در GCP
  • استفاده از Vertex AI برای پردازش تصویر
  • بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 7: Kubernetes Engine و استقرار برنامه‌های پردازش تصویر
  • آشنایی با Kubernetes و Containerization
  • ایجاد و مدیریت Kubernetes Engine
  • استقرار برنامه‌های پردازش تصویر در Kubernetes Engine
  • مقیاس‌پذیری برنامه‌ها با Kubernetes Engine
  • مدیریت و مانیتورینگ برنامه‌های Kubernetes Engine
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 8: امنیت و مدیریت دسترسی
  • مدیریت Identity and Access Management (IAM)
  • امنیت Cloud Storage و Compute Engine
  • نظارت و ثبت رویدادها
  • بهترین روش‌های امنیتی GCP
  • ایجاد و مدیریت Key ها و Credentials
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 9: بهینه‌سازی و عیب‌یابی
  • مانیتورینگ و لاگ‌گیری در GCP
  • بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های پردازش تصویر
  • عیب‌یابی مشکلات رایج
  • ابزارهای عیب‌یابی GCP
  • بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)
• بخش 10: CI/CD و اتوماسیون
  • آشنایی با CI/CD و ابزارهای آن
  • استفاده از Cloud Build برای اتوماسیون
  • پیاده‌سازی CI/CD برای برنامه‌های پردازش تصویر
  • اتوماسیون استقرار برنامه‌ها
  • بهترین روش‌ها برای اتوماسیون
  • و ... (شامل 10 سرفصل فرعی)

همین حالا به جمع متخصصان پردازش تصویر بپیوندید و آینده شغلی خود را متحول کنید!