کتاب API Design for Machine Learning
, ,

کتاب API Design for Machine Learning

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015551 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب API Design for Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر API و وب‌سرویس‌ها
  • 2. چرا برای مدل‌های یادگیری ماشین به API نیاز داریم؟
  • 3. مفاهیم پایه HTTP: درخواست و پاسخ
  • 4. مروری بر متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
  • 5. کدهای وضعیت HTTP و اهمیت آن‌ها
  • 6. آشنایی با معماری REST
  • 7. اصول کلیدی در طراحی RESTful API
  • 8. فرمت‌های تبادل داده: مقدمه‌ای بر JSON
  • 9. ساختار یک درخواست JSON
  • 10. ساختار یک پاسخ JSON
  • 11. آشنایی با ابزارهایی مانند Postman و cURL
  • 12. تفاوت API، وب‌سرویس و میکروسرویس
  • 13. چرخه حیات یک مدل یادگیری ماشین (ML Lifecycle)
  • 14. نقش API در عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 15. انواع مدل‌های یادگیری ماشین و نیازمندی‌های API آن‌ها
  • 16. طراحی Endpoint و نام‌گذاری منابع (Resources)
  • 17. استفاده صحیح از متدهای HTTP برای عملیات CRUD
  • 18. طراحی ساختار URL و پارامترهای کوئری
  • 19. طراحی بدنه درخواست (Request Body)
  • 20. طراحی بدنه پاسخ (Response Body)
  • 21. استانداردهای رایج برای پاسخ‌های موفق
  • 22. مدیریت خطا: طراحی پاسخ‌های خطا
  • 23. استفاده از کدهای وضعیت HTTP برای انواع خطاها
  • 24. نسخه‌بندی API: چرا و چگونه؟ (Versioning)
  • 25. روش‌های نسخه‌بندی: از طریق URL, Header یا Query Param
  • 26. احراز هویت (Authentication) چیست؟
  • 27. روش‌های احراز هویت: API Key
  • 28. روش‌های احراز هویت: OAuth 2.0
  • 29. مجوزدهی (Authorization) و کنترل دسترسی
  • 30. مفاهیم Idempotency در API
  • 31. صفحه‌بندی (Pagination): مدیریت پاسخ‌های حجیم
  • 32. فیلتر کردن، مرتب‌سازی و انتخاب فیلدها در پاسخ
  • 33. مستندسازی API: اهمیت و بهترین شیوه‌ها
  • 34. آشنایی با استاندارد OpenAPI (Swagger)
  • 35. نوشتن مستندات تعاملی با Swagger UI و ReDoc
  • 36. انواع APIهای یادگیری ماشین: پیش‌بینی، آموزش، مدیریت مدل
  • 37. طراحی API برای سرویس‌های پیش‌بینی (Inference)
  • 38. الگوی طراحی همزمان (Synchronous) برای پیش‌بینی‌های سریع
  • 39. الگوی طراحی ناهمزمان (Asynchronous) برای کارهای طولانی
  • 40. چه زمانی از الگوی همزمان و چه زمانی از ناهمزمان استفاده کنیم؟
  • 41. طراحی API برای پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction)
  • 42. طراحی ورودی API: مدیریت داده‌های جدولی (Tabular)
  • 43. طراحی ورودی API: مدیریت داده‌های متنی (Text)
  • 44. طراحی ورودی API: مدیریت تصاویر و فایل‌ها (Images/Files)
  • 45. استانداردسازی فرمت ورودی و خروجی مدل
  • 46. طراحی خروجی API: بازگرداندن پیش‌بینی‌ها و احتمالات
  • 47. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در یک API
  • 48. طراحی API برای توضیح‌پذیری مدل (Explainable AI – XAI)
  • 49. بازگرداندن معیارهای اطمینان (Confidence Scores)
  • 50. طراحی API برای مانیتورینگ انحراف داده (Data Drift)
  • 51. طراحی API برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 52. طراحی API برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 53. طراحی API برای مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 54. طراحی API برای راه‌اندازی فرآیند آموزش مدل (Training Jobs)
  • 55. طراحی API برای بررسی وضعیت و نتایج آموزش
  • 56. طراحی API برای مدیریت مجموعه داده‌ها (Datasets)
  • 57. طراحی API برای رجیستری مدل‌ها (Model Registry)
  • 58. طراحی API برای فروشگاه ویژگی (Feature Store)
  • 59. مدیریت حالت (State) در APIهای یادگیری ماشین
  • 60. چالش‌های خاص APIهای ML: تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
  • 61. انتخاب فریم‌ورک مناسب (FastAPI, Flask, Spring Boot)
  • 62. پیاده‌سازی یک API پیش‌بینی ساده با FastAPI
  • 63. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
  • 64. کانتینرسازی API با Docker
  • 65. نوشتن یک Dockerfile برای یک سرویس ML
  • 66. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در محیط‌های مختلف
  • 67. بارگذاری مدل (Model Loading) و مدیریت حافظه
  • 68. استفاده از متغیرهای محیطی (Environment Variables) برای تنظیمات
  • 69. مقدمه‌ای بر سرویس‌دهی مدل (Model Serving)
  • 70. آشنایی با ابزارهای Model Serving مانند TensorFlow Serving و TorchServe
  • 71. استراتژی‌های استقرار (Deployment): سرور مجازی، کانتینر، Serverless
  • 72. استقرار API در Kubernetes
  • 73. استقرار Serverless با AWS Lambda یا Google Cloud Functions
  • 74. مفهوم CI/CD برای APIهای یادگیری ماشین
  • 75. ساخت یک Pipeline ساده CI/CD با GitHub Actions
  • 76. لاگ‌گیری (Logging) درخواست‌ها، پاسخ‌ها و خطاها
  • 77. مانیتورینگ عملکرد API: زمان پاسخ و نرخ خطا
  • 78. مانیتورینگ منابع سیستم: CPU, Memory, GPU
  • 79. استفاده از ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana
  • 80. مقیاس‌پذیری (Scalability): افقی در برابر عمودی
  • 81. متعادل‌سازی بار (Load Balancing) برای توزیع ترافیک
  • 82. استراتژی‌های ذخیره‌سازی موقت (Caching) برای بهبود سرعت
  • 83. ملاحظات امنیتی: محافظت در برابر حملات رایج
  • 84. اعتبارسنجی ورودی برای جلوگیری از Injection
  • 85. مدیریت Secretها و کلیدهای API
  • 86. مفهوم استقرار آبی/سبز (Blue/Green Deployment)
  • 87. مفهوم انتشار قناری (Canary Releases)
  • 88. تست A/B مدل‌ها از طریق API
  • 89. بررسی سلامت API (API Health Checks)
  • 90. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery) برای سرویس‌های ML
  • 91. استفاده از دروازه API (API Gateway)
  • 92. پیاده‌سازی محدودیت نرخ درخواست (Rate Limiting) و Throttling
  • 93. آشنایی با gRPC برای ارتباطات با کارایی بالا
  • 94. مقایسه REST با gRPC برای سرویس‌های ML
  • 95. آشنایی با GraphQL و کاربردهای آن در سناریوهای خاص
  • 96. تست API: تست واحد (Unit Testing)
  • 97. تست API: تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 98. تست API: تست بار (Load Testing)
  • 99. ملاحظات اخلاقی و تشخیص بایاس (Bias) در API
  • 100. جمع‌بندی و نگاهی به آینده APIهای یادگیری ماشین

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب API Design for Machine Learning”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا