, ,

کتاب Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با کیفیت بالا، سرعت بالا و دقت بالا در مقیاس

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با کیفیت بالا، سرعت بالا و دقت بالا در مقیاس

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در مقیاس با Google Cloud
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • 3. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 4. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 5. آشنایی با سرویس‌های GCP برای پردازش تصویر
  • 6. ساخت و مدیریت ماشین‌های مجازی (VMs) در GCP
  • 7. ذخیره‌سازی داده‌های تصویری در Google Cloud Storage
  • 8. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras برای پردازش تصویر
  • 9. نصب و پیکربندی TensorFlow در محیط GCP
  • 10. آموزش مدل‌های CNN با استفاده از TensorFlow در GCP
  • 11. انواع داده‌ها در پردازش تصویر: تصاویر رنگی و خاکستری
  • 12. پیش‌پردازش تصاویر: تغییر اندازه، برش و نرمال‌سازی
  • 13. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
  • 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد در پردازش تصویر
  • 15. مقدمه‌ای بر Autoencoders برای فشرده‌سازی تصویر
  • 16. استفاده از Autoencoders در GCP برای فشرده‌سازی داده‌ها
  • 17. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از CNNهای از پیش آموزش‌دیده
  • 18. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش تصویر
  • 19. کاربرد Transfer Learning در GCP برای وظایف طبقه‌بندی
  • 20. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از مدل‌های SSD
  • 21. استفاده از TensorFlow Object Detection API در GCP
  • 22. مفاهیم پایه‌ای تشخیص لبه در تصاویر
  • 23. الگوریتم‌های تشخیص لبه: Sobel، Canny
  • 24. کاربرد تشخیص لبه در استخراج ویژگی تصاویر
  • 25. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 26. معماری U-Net برای بخش‌بندی تصاویر
  • 27. پیاده‌سازی U-Net در GCP برای بخش‌بندی
  • 28. تشخیص چهره در تصاویر با استفاده از کتابخانه‌های GCP
  • 29. مقدمه‌ای بر پردازش ویدئو در مقیاس
  • 30. استفاده از Cloud Dataflow برای پردازش جریان ویدئویی
  • 31. تحلیل فریم‌های ویدئویی با استفاده از CNN
  • 32. تشخیص فعالیت در ویدئوها با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
  • 33. مقدمه‌ای بر Google Cloud AI Platform
  • 34. استقرار مدل‌های پردازش تصویر در AI Platform
  • 35. توسعه و استقرار APIهای پردازش تصویر با Cloud Functions
  • 36. استفاده از Cloud Storage Trigger برای پردازش خودکار تصاویر
  • 37. مقدمه‌ای بر Kubernetes و GKE برای مقیاس‌پذیری
  • 38. استقرار برنامه‌های پردازش تصویر بر روی GKE
  • 39. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های پردازش تصویر در GCP
  • 40. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود مدل‌ها
  • 41. تجزیه و تحلیل و مصورسازی نتایج مدل‌ها
  • 42. استفاده از TensorBoard برای مانیتورینگ آموزش مدل
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در زمان واقعی (Real-time)
  • 44. معماری‌های مناسب برای پردازش تصویر در زمان واقعی
  • 45. استفاده از Edge TPUs برای پردازش لبه‌ای
  • 46. مقدمه‌ای بر مسائل امنیتی در پردازش تصویر
  • 47. حفاظت از داده‌های تصویری در Google Cloud
  • 48. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها در GCP
  • 49. اصول حریم خصوصی در پردازش تصویر
  • 50. مقدمه‌ای بر مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 51. تفسیرپذیری مدل‌های پردازش تصویر (Explainable AI)
  • 52. کاربرد پردازش تصویر در صنعت خودروسازی (خودران)
  • 53. پردازش تصویر در حوزه سلامت: تشخیص پزشکی
  • 54. کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی هوشمند
  • 55. پردازش تصویر در بازرسی صنعتی و کنترل کیفیت
  • 56. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر سه‌بعدی
  • 57. استفاده از Point Clouds در پردازش تصویر
  • 58. کاربرد پردازش تصویر در واقعیت افزوده (AR)
  • 59. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های پردازش تصویر کلاسیک
  • 60. فیلترهای تصویر: گاوسی، میانه، و غیره
  • 61. عملیات مورفولوژیکی: فرسایش، انبساط
  • 62. استخراج ویژگی‌های هندسی از تصاویر
  • 63. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 64. کاربرد GANs در تولید تصاویر مصنوعی
  • 65. استفاده از GANs در GCP برای سناریوهای خاص
  • 66. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پزشکی با هوش مصنوعی
  • 67. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 68. بخش‌بندی تومورها در تصاویر MRI
  • 69. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر ماهواره‌ای
  • 70. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای کاربردهای مختلف
  • 71. تشخیص تغییرات کاربری زمین از روی تصاویر ماهواره‌ای
  • 72. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در رباتیک
  • 73. ادراک بصری ربات‌ها با استفاده از GCP
  • 74. مسیریابی ربات‌ها با استفاده از پردازش تصویر
  • 75. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در امنیت
  • 76. تشخیص چهره و شناسایی افراد
  • 77. تحلیل رفتاری با استفاده از پردازش تصویر
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 79. استخراج اطلاعات از تصاویر منتشر شده
  • 80. تحلیل احساسات از روی تصاویر
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر برای بازیابی اطلاعات تصویری
  • 82. جستجو در پایگاه‌های داده تصویری
  • 83. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر تصویر
  • 84. مقدمه‌ای بر مبانی آماری در پردازش تصویر
  • 85. توزیع‌های آماری پیکسل‌ها
  • 86. کاربرد مدل‌های آماری در تحلیل تصاویر
  • 87. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های پردازش تصویر
  • 88. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 89. فشرده‌سازی مدل‌ها برای استقرار در دستگاه‌های محدود
  • 90. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در حوزه مالی
  • 91. تشخیص تقلب با استفاده از پردازش تصویر
  • 92. تحلیل داده‌های تصویری در بازارهای مالی
  • 93. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر برای آموزش مجازی
  • 94. ایجاد محتوای آموزشی تعاملی با تصویر
  • 95. تحلیل عملکرد یادگیرندگان از طریق تصاویر
  • 96. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر برای طراحی محصول
  • 97. تولید طرح‌های اولیه با استفاده از هوش مصنوعی
  • 98. بهینه‌سازی طراحی محصولات با تحلیل تصویر
  • 99. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در حوزه انرژی
  • 100. پایش تأسیسات با استفاده از تصاویر

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با کیفیت بالا، سرعت بالا و دقت بالا در مقیاس”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا