دوره راهنمای جامع هوش مصنوعی در Google Cloud همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع هوش مصنوعی در Google Cloud

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: رایانش ابری و خدمات آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 3. معماری و اجزای اصلی GCP
• 4. خدمات محاسباتی در GCP
• 5. ماشین‌های مجازی (Compute Engine)
• 6. مزایای استفاده از Compute Engine
• 7. تنظیم و پیکربندی Compute Engine
• 8. مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری بالا در Compute Engine
• 9. ظرف‌های کانتینری (Google Kubernetes Engine)
• 10. مقدمه‌ای بر کانتینرها و Docker
• 11. استقرار و مدیریت برنامه‌ها با GKE
• 12. شبکه‌سازی در GKE
• 13. خدمات ذخیره‌سازی در GCP
• 14. فضای ذخیره‌سازی اشیاء (Cloud Storage)
• 15. ویژگی‌ها و کاربردهای Cloud Storage
• 16. مدیریت و امنیت داده‌ها در Cloud Storage
• 17. پایگاه‌های داده در GCP
• 18. Cloud SQL: پایگاه داده رابطه‌ای مدیریت شده
• 19. Cloud Spanner: پایگاه داده رابطه‌ای توزیع شده
• 20. Cloud Firestore: پایگاه داده NoSQL
• 21. خدمات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP
• 22. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 23. Google AI Platform
• 24. Vertex AI: پلتفرم یکپارچه یادگیری ماشین
• 25. ابزارهای پیش‌پردازش داده در Vertex AI
• 26. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در Vertex AI
• 27. ارزیابی و استقرار مدل‌ها در Vertex AI
• 28. خدمات پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 29. Natural Language API
• 30. تشخیص احساسات و تحلیل متن
• 31. استخراج موجودیت‌های نام‌دار
• 32. خدمات پردازش تصویر و ویدئو
• 33. Vision AI
• 34. تشخیص اشیاء و چهره
• 35. برچسب‌گذاری تصاویر
• 36. خدمات پردازش گفتار
• 37. Speech-to-Text API
• 38. Text-to-Speech API
• 39. خدمات تحلیل داده و Big Data
• 40. BigQuery: انبار داده تحلیلی سرورلس
• 41. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 42. تجسم داده‌ها با Data Studio
• 43. Dataflow: پردازش داده‌های جریانی و دسته‌ای
• 44. Dataproc: خدمات مدیریت شده Apache Spark و Hadoop
• 45. خدمات امنیتی در GCP
• 46. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 47. امنیت شبکه در GCP
• 48. رمزنگاری داده‌ها
• 49. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در GCP
• 50. Cloud Monitoring
• 51. Cloud Logging
• 52. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بهینه‌سازی
• 53. معماری‌های رایج در GCP
• 54. معماری میکروسرویس‌ها
• 55. استفاده از GKE برای میکروسرویس‌ها
• 56. معماری رویداد محور
• 57. معماری‌های مبتنی بر داده
• 58. بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP
• 59. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی
• 60. ابزارهای بهینه‌سازی هزینه
• 61. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 62. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی GCP
• 63. یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
• 64. استفاده از AutoML برای مدل‌های سفارشی
• 65. یادگیری تقویتی در GCP
• 66. مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل سری‌های زمانی
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 68. هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
• 69. هوش مصنوعی در تحلیل مالی
• 70. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• 71. هوش مصنوعی در تولید و صنعت
• 72. توسعه برنامه‌های هوشمند با GCP
• 73. ساخت ربات‌های چت (Chatbots)
• 74. سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. پردازش خودکار اسناد
• 76. اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
• 77. آینده هوش مصنوعی در رایانش ابری
• 78. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 79. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 80. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 81. تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل
• 82. گواهینامه‌ها و مسیرهای شغلی در GCP
• 83. آمادگی برای آزمون‌های GCP
• 84. مسیرهای شغلی متخصصان هوش مصنوعی
• 85. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 86. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 87. طراحی و پیاده‌سازی یک پروژه هوش مصنوعی ساده
• 88. استفاده از خدمات GCP در یک پروژه واقعی
• 89. تحلیل نتایج و ارزیابی عملکرد پروژه
• 90. ارائه و اشتراک‌گذاری نتایج پروژه
• 91. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 92. مروری بر مفاهیم کلیدی
• 93. منابع بیشتر برای مطالعه
• 94. راهنمایی برای شروع حرفه‌ای
• 95. اهمیت همکاری و جامعه توسعه‌دهندگان