سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پیش بینی آب و هوا

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

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.