اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسریع توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های ابری

موضوع کلی: توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 3. انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. معماری برنامه‌های هوش مصنوعی
• 5. چرخه حیات توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 6. مقدمه‌ای بر محیط‌های ابری
• 7. مزایای استفاده از محیط‌های ابری
• 8. انواع سرویس‌های ابری
• 9. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 10. معرفی Google Cloud Run
• 11. مزایای استفاده از Cloud Run برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 12. مراحل اولیه راه‌اندازی Cloud Run
• 13. تنظیمات اولیه کانتینرها
• 14. ساخت ایمیج کانتینر برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 15. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
• 16. بهینه‌سازی ایمیج کانتینر
• 17. انتشار کانتینر در Google Container Registry (GCR)
• 18. توسعه یک برنامه هوش مصنوعی ساده
• 19. اتصال برنامه هوش مصنوعی به Cloud Run
• 20. پیکربندی متغیرهای محیطی در Cloud Run
• 21. مدیریت دسترسی و احراز هویت در Cloud Run
• 22. پیاده‌سازی API برای برنامه هوش مصنوعی
• 23. استفاده از Flask یا FastAPI برای ساخت API
• 24. تست API با ابزارهای مختلف
• 25. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده ابری
• 26. انتخاب پایگاه داده مناسب برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 27. استفاده از Cloud SQL برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 28. استفاده از Firestore برای داده‌های NoSQL
• 29. یکپارچه‌سازی پایگاه داده با برنامه هوش مصنوعی در Cloud Run
• 30. مدیریت داده‌ها و مراجع داده
• 31. اصول ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها
• 32. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 33. نظارت و لاگ‌برداری در Cloud Run
• 34. ابزارهای نظارتی GCP
• 35. تنظیم هشدارها و اعلان‌ها
• 36. مدیریت هزینه‌ها در Cloud Run
• 37. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 38. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 39. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر
• 40. مدیریت وابستگی‌ها در کانتینرها
• 41. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی هوش مصنوعی
• 42. TensorFlow و PyTorch در Cloud Run
• 43. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 44. مراحل تنظیم و آموزش مدل
• 45. ارزیابی عملکرد مدل
• 46. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
• 47. استفاده از Vertex AI Pipelines
• 48. ساخت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
• 49. اجرای پایپ‌لاین‌ها
• 50. نظارت بر اجرای پایپ‌لاین‌ها
• 51. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در Cloud Run
• 52. API برای پیش‌بینی مدل
• 53. مدیریت نسخه‌های مدل
• 54. A/B تست مدل‌ها
• 55. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا
• 56. تنظیم خودکار مقیاس‌بندی در Cloud Run
• 57. مدیریت ترافیک و بار
• 58. استفاده از Cloud Load Balancing
• 59. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 60. مثال‌هایی از برنامه‌های NLP
• 61. پیاده‌سازی مدل‌های NLP در Cloud Run
• 62. استفاده از Cloud Natural Language API
• 63. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی برای بینایی ماشین
• 64. مثال‌هایی از برنامه‌های بینایی ماشین
• 65. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی ماشین در Cloud Run
• 66. استفاده از Cloud Vision API
• 67. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 69. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در Cloud Run
• 70. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده‌ها
• 71. امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی ابری
• 72. ملاحظات امنیتی در توسعه و استقرار
• 73. مدیریت کلیدهای دسترسی و گواهی‌نامه‌ها
• 74. رمزنگاری داده‌ها
• 75. اصول DevOps برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 76. مفهوم CI/CD
• 77. پیاده‌سازی CI/CD برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 78. خودکارسازی فرآیند استقرار
• 79. ملاحظات قانونی و اخلاقی در هوش مصنوعی
• 80. رعایت قوانین و مقررات داخلی
• 81. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 82. حریم خصوصی داده‌ها
• 83. آینده توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی
• 84. روندهای جدید در هوش مصنوعی ابری
• 85. نکات پیشرفته در Cloud Run
• 86. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه
• 87. استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از Kubernetes
• 88. مقدمه‌ای بر Google Kubernetes Engine (GKE)
• 89. مقایسه Cloud Run و GKE
• 90. مدیریت پیچیدگی در برنامه‌های بزرگ
• 91. ملاحظات انتقال از محیط On-Premise به ابر
• 92. برنامه‌ریزی مهاجرت
• 93. استراتژی‌های انتقال داده
• 94. تست و اعتبارسنجی پس از انتقال
• 95. آینده سرویس‌های ابری برای هوش مصنوعی
• 96. نوآوری‌های آینده در GCP
• 97. پیش‌بینی روندها در صنعت هوش مصنوعی
• 98. نکات کلیدی برای موفقیت در توسعه و استقرار
• 99. تمرین عملی: استقرار یک برنامه هوش مصنوعی واقعی
• 100. خلاصه‌سازی مفاهیم کلیدی