, ,

کتاب FastAPI و ساخت APIهای Probabilistic Computing

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 FastAPI و ساخت APIهای Probabilistic Computing

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالی در محاسبات
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار برای محاسبات
  • 3. فضای نمونه و رویدادها در مدل‌سازی احتمالی
  • 4. قوانین احتمال و احتمالات شرطی
  • 5. متغیرهای تصادفی گسسته و توزیع‌های آن‌ها
  • 6. متغیرهای تصادفی پیوسته و توزیع‌های آن‌ها
  • 7. امید ریاضی و واریانس متغیرهای تصادفی
  • 8. توزیع‌های مهم در آمار و احتمالات
  • 9. قضیه حد مرکزی و کاربردهای آن
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین احتمالی
  • 11. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 12. شبکه‌های بیزی: ساختار و استنتاج
  • 13. مدل‌های مارکوف مخفی (HMM)
  • 14. استنتاج در مدل‌های گرافیکی
  • 15. فیلتر کالمن و کاربردهای آن
  • 16. مقدمه‌ای بر FastAPI برای ساخت API
  • 17. نصب و راه‌اندازی FastAPI
  • 18. ساخت اولین API با FastAPI
  • 19. مسیرها (Routes) و عملیات HTTP در FastAPI
  • 20. پارامترهای مسیر (Path Parameters) و کوئری (Query Parameters)
  • 21. بدنه درخواست (Request Body) و مدل‌های Pydantic
  • 22. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
  • 23. پاسخ‌های API و کدهای وضعیت HTTP
  • 24. مدیریت خطاها در FastAPI
  • 25. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Injection) در FastAPI
  • 26. تست‌نویسی برای APIهای FastAPI
  • 27. مقدمه‌ای بر محاسبات احتمالی با استفاده از FastAPI
  • 28. ادغام مدل‌های احتمالی با FastAPI
  • 29. ارائه مدل‌های احتمالی از طریق API
  • 30. مدیریت حالت در APIهای احتمالی
  • 31. کار با داده‌های سری زمانی در محاسبات احتمالی
  • 32. مدل‌سازی پیش‌بینی سری زمانی با رویکرد احتمالی
  • 33. کار با ابزارهای احتمالی در پایتون (مانند NumPy, SciPy)
  • 34. استفاده از کتابخانه‌های احتمالی در FastAPI
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالی ساده با FastAPI
  • 36. مثال: API برای محاسبه احتمال یک رویداد
  • 37. مثال: API برای توزیع احتمال شرطی
  • 38. مثال: API برای شبیه‌سازی متغیرهای تصادفی
  • 39. مثال: API برای محاسبه امید ریاضی و واریانس
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین احتمالی با FastAPI
  • 41. استنتاج بیزی در مدل‌های احتمالی
  • 42. کار با شبکه‌های بیزی در FastAPI
  • 43. استفاده از کتابخانه‌های شبکه‌های بیزی (مانند pgmpy)
  • 44. پیاده‌سازی استنتاج در شبکه‌های بیزی با FastAPI
  • 45. مثال: API برای استنتاج در یک شبکه بیزی ساده
  • 46. مدل‌سازی توالی با مدل‌های مارکوف مخفی (HMM)
  • 47. پیاده‌سازی HMM با FastAPI
  • 48. مثال: API برای تشخیص الگو در توالی‌ها
  • 49. کاربرد فیلتر کالمن در سیستم‌های دینامیکی
  • 50. پیاده‌سازی فیلتر کالمن با FastAPI
  • 51. مثال: API برای تخمین حالت یک سیستم
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق احتمالی
  • 53. شبکه‌های عصبی احتمالی
  • 54. مدل‌های مولد احتمالی
  • 55. کاربرد مدل‌های مولد در تولید داده
  • 56. پیاده‌سازی مدل‌های مولد با FastAPI
  • 57. مثال: API برای تولید داده‌های شبیه سازی شده
  • 58. مدل‌های گرافیکی عصبی
  • 59. استنتاج در مدل‌های گرافیکی عصبی
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی عصبی با FastAPI
  • 61. مثال: API برای پیش‌بینی بر اساس گراف
  • 62. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی احتمالی
  • 63. الگوریتم‌های بهینه‌سازی احتمالی
  • 64. کاربرد بهینه‌سازی احتمالی در یادگیری ماشین
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی احتمالی با FastAPI
  • 66. مثال: API برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 67. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 68. شبیه‌سازی مونت کارلو برای تخمین احتمالات
  • 69. کاربرد مونت کارلو در مدل‌سازی ریسک
  • 70. پیاده‌سازی روش‌های مونت کارلو با FastAPI
  • 71. مثال: API برای تخمین مقدار پی با مونت کارلو
  • 72. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته (مانند MCMC)
  • 73. پیاده‌سازی MCMC با FastAPI
  • 74. مثال: API برای نمونه‌برداری از توزیعات پیچیده
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی احتمالی
  • 76. عوامل یادگیری تقویتی احتمالی
  • 77. کاربرد یادگیری تقویتی احتمالی در رباتیک
  • 78. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی احتمالی با FastAPI
  • 79. مثال: API برای یادگیری یک استراتژی ساده
  • 80. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی احتمالی
  • 81. مدل‌های زبانی احتمالی
  • 82. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متن
  • 83. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با FastAPI
  • 84. مثال: API برای تحلیل احساسات متن
  • 85. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 86. پیاده‌سازی مدل‌سازی موضوعی با FastAPI
  • 87. مثال: API برای کشف موضوعات در اسناد
  • 88. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین احتمالی
  • 89. مدل‌سازی احتمالاتی در تشخیص اشیاء
  • 90. کاربرد بینایی ماشین احتمالی در تصاویر
  • 91. پیاده‌سازی بینایی ماشین احتمالی با FastAPI
  • 92. مثال: API برای تشخیص چهره
  • 93. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 94. ملاحظات امنیتی در APIهای احتمالی
  • 95. پیاده‌سازی کنترل دسترسی در FastAPI
  • 96. نظارت و ثبت وقایع (Logging) در APIهای احتمالی
  • 97. استفاده از Docker برای استقرار APIهای احتمالی
  • 98. مقدمه‌ای بر استقرار و مقیاس‌پذیری APIهای احتمالی
  • 99. بهینه‌سازی عملکرد APIهای احتمالی
  • 100. مدیریت پایگاه داده برای داده‌های احتمالی

📚 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 FastAPI و ساخت APIهای Probabilistic Computing”

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

پیمایش به بالا