دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پیش بینی آب و هوا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پیش بینی آب و هوا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین و پیش بینی آب و هوا
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه ای ابرها و سرویس های ابری
• 3. معرفی Google Cloud Platform و ابزارهای آن
• 4. ساختاردهی پروژه ها و حساب های کاربری در Google Cloud
• 5. مبانی طراحی اپلیکیشن های پیش بینی آب و هوا
• 6. جمع آوری داده های آب و هوایی از منابع مختلف
• 7. ذخیره سازی داده های آب و هوایی در Google Cloud Storage
• 8. مقدمه ای بر پایگاه های داده در Google Cloud
• 9. استفاده از Cloud SQL برای ذخیره سازی داده های ساختاریافته
• 10. مفاهیم NoSQL و مزایای آن در ذخیره سازی داده های آب و هوا
• 11. استفاده از Firestore برای ذخیره سازی داده های آب و هوایی بلادرنگ
• 12. پردازش و پاکسازی داده های آب و هوایی
• 13. مفهوم ویژگی های مهم (Feature Engineering) در یادگیری ماشین
• 14. انتخاب ویژگی های مرتبط برای پیش بینی آب و هوا
• 15. مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین
• 16. رگرسیون خطی برای پیش بینی دما
• 17. رگرسیون لجستیک برای پیش بینی بارش
• 18. درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای پیش بینی آب و هوا
• 19. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
• 20. مقدمه ای بر TensorFlow و Keras
• 21. ساخت مدل پیش بینی دما با TensorFlow
• 22. ساخت مدل پیش بینی بارش با TensorFlow
• 23. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
• 24. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MAE, MSE, RMSE)
• 25. معیارهای ارزیابی طبقه بندی (Accuracy, Precision, Recall)
• 26. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 27. استفاده از Cloud AI Platform برای آموزش مدل ها
• 28. مقدمه ای بر استقرار مدل های یادگیری ماشین
• 29. استقرار مدل پیش بینی آب و هوا با AI Platform Prediction
• 30. ساخت API برای دسترسی به مدل پیش بینی
• 31. استفاده از Cloud Functions برای اجرای مدل ها
• 32. مقدمه ای بر طراحی رابط کاربری (UI)
• 33. طراحی رابط کاربری اپلیکیشن پیش بینی آب و هوا
• 34. استفاده از HTML, CSS, JavaScript
• 35. مقدمه ای بر فریمورک های فرانت اند
• 36. استفاده از React یا Vue.js برای ساخت رابط کاربری
• 37. اتصال رابط کاربری به API مدل پیش بینی
• 38. نمایش داده های آب و هوایی پیش بینی شده
• 39. نمایش نمودارها و گراف ها
• 40. مدیریت خطاها و استثناها در اپلیکیشن
• 41. بهینه سازی عملکرد اپلیکیشن
• 42. مقدمه ای بر مفاهیم DevOps
• 43. استفاده از Cloud Build برای اتوماسیون ساخت
• 44. استفاده از Cloud Deploy برای استقرار خودکار
• 45. مانیتورینگ اپلیکیشن با Cloud Monitoring
• 46. ثبت وقایع (Logging) با Cloud Logging
• 47. مقیاس پذیری (Scalability) اپلیکیشن
• 48. استفاده از Kubernetes (GKE) برای مدیریت کانتینرها
• 49. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس
• 50. طراحی اپلیکیشن پیش بینی آب و هوا به صورت میکروسرویس
• 51. ارتباط بین میکروسرویس ها
• 52. امنیت در اپلیکیشن های ابری
• 53. مدیریت دسترسی ها در Google Cloud (IAM)
• 54. رمزنگاری داده ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 55. ملاحظات شرعی و قانونی در جمع آوری و استفاده از داده ها
• 56. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 57. احکام مربوط به داده های شخصی در قوانین ایران
• 58. تطابق با آیین نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 59. ملاحظات شرعی در استفاده از الگوریتم های پیش بینی
• 60. مفاهیم پایه ای اقتصاد اسلامی در توسعه نرم افزار
• 61. اصول اخلاقی در توسعه نرم افزار
• 62. ارتباط با سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
• 63. تحلیل فضایی داده های آب و هوایی
• 64. پیش بینی های کوتاه مدت و بلند مدت
• 65. ادغام با سرویس های نقشه گوگل
• 66. نمایش پیش بینی روی نقشه
• 67. ویجت های آب و هوایی برای اپلیکیشن های موبایل
• 68. پوش نوتیفیکیشن برای هشدارهای آب و هوایی
• 69. مقدمه ای بر هوش مصنوعی مولد
• 70. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهبود داده های آب و هوا
• 71. تولید توضیحات آب و هوایی خودکار
• 72. بهینه سازی مصرف انرژی در سرویس های ابری
• 73. ملاحظات زیست محیطی در توسعه اپلیکیشن
• 74. مدیریت هزینه ها در Google Cloud
• 75. استفاده از ابزارهای تحلیل هزینه
• 76. برنامه ریزی برای مقیاس پذیری آینده
• 77. تست کاربردپذیری (Usability Testing)
• 78. جمع آوری بازخورد از کاربران
• 79. به روز رسانی و نگهداری اپلیکیشن
• 80. مستندسازی فنی اپلیکیشن
• 81. مقدمه ای بر توسعه پایدار در فناوری اطلاعات
• 82. ارزیابی ریسک های امنیتی و عملیاتی
• 83. مبانی حقوقی نرم افزار و مالکیت معنوی
• 84. ملاحظات فرهنگی در طراحی اپلیکیشن
• 85. تطابق با معیارهای فرهنگی جمهوری اسلامی ایران
• 86. اصول طراحی رابط کاربری سازگار با فرهنگ ایرانی
• 87. بررسی چالش ها و راهکارهای بومی سازی
• 88. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و مسئولیت پذیری
• 89. توسعه اپلیکیشن های پیش بینی آب و هوا با رویکرد مسئولانه
• 90. اهمیت شفافیت در الگوریتم ها
• 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده های بزرگ
• 92. کاربرد پیشرفته مدل های یادگیری عمیق
• 93. استفاده از شبکه های کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر ماهواره ای
• 94. استفاده از شبکه های بازگشتی (RNN) برای تحلیل سری های زمانی
• 95. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 96. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه سازی پیش بینی
• 97. معماری های پیشرفته در Google Cloud
• 98. استفاده از Dataflow برای پردازش جریانی داده ها
• 99. استفاده از Dataproc برای پردازش داده های بزرگ
• 100. مدیریت پایگاه های داده NoSQL در مقیاس بزرگ