دوره Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: بهینه سازی هزینه برای اپلیکیشن های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی هزینه در Google Cloud Platform
• 2. اصول اولیه مدیریت هزینه در ابر
• 3. شناخت مفاهیم کلیدی هزینه در GCP
• 4. چرخه عمر مدیریت هزینه در GCP
• 5. ابزارهای GCP برای تحلیل هزینه
• 6. گزارش‌دهی هزینه در GCP
• 7. بودجه‌بندی و پیش‌بینی هزینه در GCP
• 8. شناخت سرویس‌های پرهزینه در GCP
• 9. استراتژی‌های کاهش هزینه محاسباتی
• 10. بهینه‌سازی ماشین‌های مجازی (Compute Engine)
• 11. انتخاب صحیح ماشین‌های مجازی
• 12. استفاده از نمونه‌های از پیش تعریف شده (Preemptible VMs)
• 13. استفاده از نمونه‌های تعهدی (Committed Use Discounts)
• 14. بهینه‌سازی کانتینرها با Google Kubernetes Engine (GKE)
• 15. مدیریت هزینه در GKE
• 16. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری خودکار در GKE
• 17. استفاده از Hubs برای مدیریت هزینه چندین کلاستر
• 18. کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی داده
• 19. انتخاب کلاس مناسب ذخیره‌سازی (Standard, Nearline, Coldline, Archive)
• 20. مدیریت چرخه عمر اشیاء در Cloud Storage
• 21. حذف داده‌های بلااستفاده و تکراری
• 22. بهینه‌سازی پایگاه‌های داده
• 23. بهینه‌سازی Cloud SQL
• 24. مدیریت هزینه در Cloud Spanner
• 25. استفاده از BigQuery با رویکرد هزینه محور
• 26. بهینه‌سازی کوئری‌ها در BigQuery
• 27. مدیریت هزینه در Bigtable
• 28. کاهش هزینه‌های شبکه
• 29. بهینه‌سازی انتقال داده درون و برون ابر
• 30. استفاده از CDN برای کاهش هزینه‌های تحویل محتوا
• 31. مدیریت ترافیک شبکه با Cloud Load Balancing
• 32. بهینه‌سازی سرویس‌های بدون سرور (Serverless)
• 33. مدیریت هزینه در Cloud Functions
• 34. بهینه‌سازی Cloud Run
• 35. هزینه‌های استفاده از APIها و سرویس‌های مدیریت شده
• 36. استفاده از IAM برای کنترل دسترسی و هزینه
• 37. مدیریت بودجه و هشدارها در GCP
• 38. تنظیم بودجه‌های granular برای پروژه‌ها و سرویس‌ها
• 39. پیاده‌سازی هشدارهای هزینه
• 40. استفاده از ابزارهای Third-Party برای مدیریت هزینه
• 41. مدیریت هزینه در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
• 42. اصول بهینه‌سازی هزینه برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 43. شناخت هزینه‌های سرویس‌های AI/ML در GCP
• 44. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 45. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش (GPU, TPU)
• 46. استفاده از AI Platform Training
• 47. مدیریت هزینه در AI Platform Prediction
• 48. بهینه‌سازی استفاده از سرویس‌های ML آماده (Vision AI, Natural Language AI)
• 49. استفاده بهینه از Vertex AI
• 50. مدیریت هزینه در Vertex AI
• 51. بهینه‌سازی پردازش داده برای هوش مصنوعی
• 52. استفاده از Dataflow برای پردازش مقیاس‌پذیر
• 53. مدیریت هزینه در Dataflow
• 54. استفاده از Dataproc برای پردازش Big Data
• 55. مدیریت هزینه در Dataproc
• 56. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 57. استراتژی‌های مدیریت داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 58. حذف داده‌های غیرضروری و قدیمی
• 59. بهینه‌سازی پایگاه‌های داده برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 60. مدیریت هزینه در Cloud SQL برای اپلیکیشن‌های AI
• 61. مدیریت هزینه در BigQuery برای تحلیل داده‌های AI
• 62. بهینه‌سازی شبکه برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
• 63. کاهش هزینه‌های انتقال داده‌های آموزشی
• 64. استفاده از CDN برای تحویل نتایج مدل‌ها
• 65. مدیریت هزینه در Google Kubernetes Engine برای اپلیکیشن‌های AI
• 66. بهینه‌سازی منابع GKE برای بارهای کاری AI
• 67. استفاده از نمونه‌های تعهدی برای GKE
• 68. کاهش هزینه‌های سرویس‌های بدون سرور در اپلیکیشن‌های AI
• 69. بهینه‌سازی Cloud Functions برای پردازش‌های AI
• 70. بهینه‌سازی Cloud Run برای سرویس‌دهی مدل‌های AI
• 71. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها برای کاهش هزینه در GCP
• 72. نظارت مداوم بر هزینه‌ها
• 73. انجام بازبینی‌های منظم هزینه
• 74. اتوماسیون فرآیندهای مدیریت هزینه
• 75. استفاده از برچسب‌گذاری (Labeling) منابع برای ردیابی هزینه
• 76. مدیریت هزینه‌های توسعه و تست
• 77. بهینه‌سازی محیط‌های CI/CD
• 78. کاهش هزینه‌های ابزارهای توسعه
• 79. مدیریت هزینه در سرویس‌های DevOps GCP
• 80. استفاده از ابزارهای GCP برای شناسایی ناهنجاری‌های هزینه
• 81. تنظیم سیاست‌های هزینه برای تیم‌ها
• 82. آموزش تیم‌ها در مورد مدیریت هزینه
• 83. بررسی مداوم سرویس‌های جدید و هزینه‌های آن‌ها
• 84. مدیریت هزینه برای اپلیکیشن‌های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 85. شناخت چالش‌های هزینه در اپلیکیشن‌های آموزشی
• 86. بهینه‌سازی زیرساخت برای ارائه محتوای آموزشی
• 87. مدیریت هزینه سرویس‌های استریمینگ ویدئو
• 88. بهینه‌سازی پایگاه‌های داده برای ذخیره اطلاعات کاربران آموزشی
• 89. مدیریت هزینه در سرویس‌های احراز هویت کاربران
• 90. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای اجرای ابزارهای آموزشی تعاملی
• 91. کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی فایل‌های آموزشی
• 92. مدیریت هزینه در سرویس‌های تحلیل رفتار کاربران آموزشی
• 93. پیاده‌سازی استراتژی‌های کاهش هزینه در فازهای مختلف چرخه عمر اپلیکیشن
• 94. ارزیابی مداوم و بهبود مستمر رویکردهای مدیریت هزینه
• 95. نمونه‌های عملی و مطالعات موردی در بهینه‌سازی هزینه GCP برای اپلیکیشن‌های آموزشی AI
• 96. درس آموخته‌ها از پیاده‌سازی موفق مدیریت هزینه
• 97. نتیجه‌گیری و گام‌های بعدی در بهینه‌سازی هزینه