کتاب صوتی تحلیل هوشمند داده‌ها و یادگیری ماشین با استفاده از گوگل کلود پلتفرم

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هوشمند داده‌ها و یادگیری ماشین با استفاده از گوگل کلود پلتفرم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 2. مبانی تحلیل داده در محیط عملیاتی
• 3. مفهوم یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 4. معرفی گوگل کلود پلتفرم (GCP)
• 5. زیرساخت‌های کلود برای تحلیل هوشمند
• 6. مراحل کلی پروژه یادگیری ماشین
• 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 9. مهندسی ویژگی در تحلیل داده
• 10. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 12. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
• 13. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 14. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 15. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
• 16. معرفی ابزارهای تحلیل داده در GCP
• 17. خدمات ذخیره‌سازی داده در GCP
• 18. Google Cloud Storage برای داده‌های خام
• 19. BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 20. Dataflow برای پردازش جریانی و دسته‌ای
• 21. Dataproc برای پردازش داده‌های بزرگ
• 22. معرفی Vertex AI: پلتفرم یکپارچه ML
• 23. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین در Vertex AI
• 24. آموزش مدل‌ها با استفاده از Vertex AI
• 25. مدیریت داده‌ها و مجموعه داده‌ها در Vertex AI
• 26. استقرار مدل‌ها در Vertex AI
• 27. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 28. تنظیم و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 29. استفاده از AutoML در Vertex AI
• 30. AutoML Tables برای داده‌های جدولی
• 31. AutoML Vision برای تحلیل تصاویر
• 32. AutoML Natural Language برای پردازش متن
• 33. معرفی TensorFlow و Keras در GCP
• 34. استفاده از TensorFlow Enterprise در GCP
• 35. توسعه مدل‌های سفارشی با TensorFlow
• 36. استقرار مدل‌های TensorFlow در Vertex AI
• 37. معرفی PyTorch در GCP
• 38. توسعه مدل‌های سفارشی با PyTorch
• 39. استقرار مدل‌های PyTorch در Vertex AI
• 40. پردازش زبان طبیعی (NLP) در GCP
• 41. Vertex AI NLP API
• 42. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
• 43. استخراج اطلاعات از متن
• 44. ترجمه ماشینی در GCP
• 45. پردازش تصاویر با استفاده از GCP
• 46. Vertex AI Vision API
• 47. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 48. طبقه‌بندی تصاویر
• 49. تشخیص چهره و نقاط کلیدی
• 50. یادگیری عمیق برای تحلیل داده
• 51. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 54. شبکه‌های ترنسفورمر
• 55. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی
• 56. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری
• 57. امنیت داده‌ها در محیط کلود
• 58. مدیریت دسترسی و هویت در GCP
• 59. رمزنگاری داده‌ها در GCP
• 60. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 61. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 62. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 63. شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 64. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 65. روش‌های کاهش سوگیری
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 67. بهینه‌سازی فرآیندها با هوش مصنوعی
• 68. تجربه مشتری و هوش مصنوعی
• 69. تحلیل بازار با هوش مصنوعی
• 70. پیش‌بینی فروش با یادگیری ماشین
• 71. مدیریت ریسک با هوش مصنوعی
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 73. تحلیل داده‌های سنسورها
• 74. نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات
• 75. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 76. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات عمومی
• 77. بهبود خدمات شهری
• 78. مدیریت منابع انرژی
• 79. سیستم‌های توصیه‌گر در GCP
• 80. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 82. بهینه‌سازی مدل‌ها برای مقیاس‌پذیری
• 83. استفاده از Dataflow برای پردازش مقیاس‌پذیر
• 84. استفاده از Dataproc برای پردازش مقیاس‌پذیر
• 85. معماری‌های کلود-نیتیو برای تحلیل داده
• 86. میکروسرویس‌ها و تحلیل داده
• 87. کانتینرسازی با Docker و Kubernetes در GCP
• 88. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE)
• 89. اتوماسیون استقرار و مدیریت مدل‌ها
• 90. CI/CD برای پروژه‌های یادگیری ماشین
• 91. نظارت و لاگ‌گیری جامع در GCP
• 92. ابزارهای بصری‌سازی داده در GCP
• 93. Looker Studio برای داشبوردهای تعاملی
• 94. Data Studio برای گزارش‌گیری
• 95. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در طول زمان
• 96. بازآموزی مدل‌ها
• 97. مدیریت نسخه‌های مدل
• 98. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 99. کاربردهای یادگیری تقویتی
• 100. چالش‌های یادگیری تقویتی