اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ادغام برنامه‌ها با هوش مصنوعی Gemini 1.0 Pro در Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ادغام برنامه‌ها با هوش مصنوعی Gemini 1.0 Pro در Google Cloud

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش ابری و توسعه برنامه‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی در ایران
• 2. مبانی پردازش ابری
• 3. معرفی Google Cloud Platform
• 4. ساختار سرویس‌های Google Cloud
• 5. اصول توسعه برنامه‌های کاربردی ابری
• 6. مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی
• 7. یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 8. معرفی Gemini 1.0 Pro
• 9. قابلیت‌های Gemini 1.0 Pro
• 10. کاربرد Gemini در پردازش زبان طبیعی
• 11. کاربرد Gemini در تولید محتوا
• 12. کاربرد Gemini در تحلیل داده
• 13. مراحل ادغام برنامه‌ها با Gemini
• 14. محیط توسعه Google Cloud
• 15. استفاده از Google Colaboratory
• 16. مدیریت داده در Google Cloud
• 17. ذخیره‌سازی داده در Google Cloud Storage
• 18. پایگاه‌های داده در Google Cloud
• 19. انتخاب پایگاه داده مناسب
• 20. مفاهیم API و REST
• 21. طراحی API برای ادغام
• 22. امنیت در APIها
• 23. احراز هویت و مجوزدهی در Google Cloud
• 24. استفاده از IAM برای مدیریت دسترسی
• 25. حفاظت از داده‌ها در فضای ابری
• 26. اصول توسعه امن برنامه‌های کاربردی
• 27. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
• 28. مدیریت چرخه عمر برنامه
• 29. استقرار برنامه‌ها در Google Cloud
• 30. استفاده از Google Kubernetes Engine
• 31. مدیریت کانتینرها
• 32. نظارت بر عملکرد برنامه‌ها
• 33. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Google Cloud
• 35. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 36. برنامه‌ریزی منابع
• 37. مقدمه‌ای بر توسعه برنامه‌های هوشمند
• 38. طراحی معماری برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 39. پردازش بلادرنگ داده‌ها
• 40. تحلیل احساسات با Gemini
• 41. خلاصه‌سازی متن با Gemini
• 42. ترجمه ماشینی با Gemini
• 43. تولید کد با Gemini
• 44. اشکال‌زدایی کد با Gemini
• 45. توسعه ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 46. ادغام ربات گفتگو با Gemini
• 47. مدیریت مکالمات در ربات گفتگو
• 48. رابط کاربری برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 49. طراحی تجربه کاربری (UX)
• 50. تست و ارزیابی برنامه‌های هوش مصنوعی
• 51. متدولوژی‌های چابک در توسعه
• 52. مدیریت پروژه در فضای ابری
• 53. مستندسازی فنی
• 54. آموزش کاربران نهایی
• 55. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کسب‌وکارهای ایرانی
• 56. مطالعات موردی موفق در ایران
• 57. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 58. قوانین و مقررات هوش مصنوعی در ایران
• 59. حریم خصوصی داده‌ها
• 60. حفاظت از اطلاعات در فضای ابری
• 61. مقاومت سیستم‌ها در برابر خطا
• 62. بازیابی پس از فاجعه
• 63. امنیت سایبری در برنامه‌های ابری
• 64. پیشگیری از حملات سایبری
• 65. مبانی یادگیری عمیق
• 66. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 67. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 68. پردازش تصویر با هوش مصنوعی
• 69. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 70. تحلیل ویدئو با هوش مصنوعی
• 71. پردازش صوت با هوش مصنوعی
• 72. شناسایی گفتار
• 73. تولید گفتار
• 74. مبانی داده‌کاوی
• 75. تکنیک‌های خوشه‌بندی داده‌ها
• 76. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 77. پیش‌بینی روندها با هوش مصنوعی
• 78. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 79. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 81. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 82. مدل‌سازی پیشرفته با Gemini
• 83. تولید محتوای خلاقانه با Gemini
• 84. ادغام Gemini با سرویس‌های دیگر Google Cloud
• 85. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 86. تحلیل داده‌های حجیم
• 87. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 88. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 89. ادغام هوش مصنوعی با IoT
• 90. امنیت در سیستم‌های IoT
• 91. مباحث پیشرفته در پردازش ابری
• 92. معماری میکروسرویس‌ها
• 93. مدیریت API Gateway
• 94. استفاده از ابزارهای CI/CD
• 95. تست خودکار برنامه‌ها
• 96. پایش امنیتی مستمر
• 97. مدیریت ریسک در پروژه‌های ابری
• 98. مباحث نوین در هوش مصنوعی
• 99. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 100. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی