اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر با کیفیت بالا، سرعت بالا و دقت بالا در مقیاس
🎓 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)
📋 سرفصلهای دوره
- 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
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.