اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI Ethics Auditing

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI Ethics Auditing

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI و توسعه API
• 2. نصب و پیکربندی FastAPI
• 3. ساختار پروژه در FastAPI
• 4. مسیرها (Routes) و عملیات HTTP
• 5. دریافت پارامترها در مسیرها
• 6. کوئری پارامترها و هدرها
• 7. بدنه درخواست (Request Body) و مدل‌سازی داده
• 8. مدل‌های Pydantic و اعتبارسنجی داده
• 9. پاسخ‌های HTTP و وضعیت کدها
• 10. مدیریت خطاها در FastAPI
• 11. احراز هویت و مجوزها (Authentication & Authorization)
• 12. توکن‌های JWT و مدیریت نشست
• 13. عملیات ناهمگام (Asynchronous Operations)
• 14. پایگاه داده وORM: SQLAlchemy
• 15. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
• 16. عملیات CRUD با SQLAlchemy
• 17. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده
• 18. مقدمه‌ای بر اصول اخلاق در هوش مصنوعی
• 19. مبانی اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 20. تعریف AI Ethics Auditing
• 21. اهمیت ممیزی اخلاقی APIهای هوش مصنوعی
• 22. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 23. استانداردهای اخلاقی در داده‌های آموزشی
• 24. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در AI
• 25. سوگیری (Bias) در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 26. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 27. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 28. شفافیت (Transparency) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. قابلیت تفسیر (Interpretability) مدل‌ها
• 30. مسئولیت‌پذیری (Accountability) در AI
• 31. توسعه APIهای اخلاقی: رویکرد گام به گام
• 32. طراحی API با در نظر گرفتن اصول اخلاقی
• 33. اعتبارسنجی ورودی‌ها برای جلوگیری از سوءاستفاده
• 34. مدیریت دسترسی به داده‌های حساس
• 35. پیاده‌سازی مکانیزم‌های گزارش‌دهی تخلفات اخلاقی
• 36. امنیت API در برابر حملات سایبری
• 37. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و ذخیره‌سازی
• 38. مستندسازی API با تمرکز بر جنبه‌های اخلاقی
• 39. تست API با سناریوهای اخلاقی
• 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 41. کاربرد LLMs در APIها
• 42. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 43. سوگیری در LLMs و راه‌های مقابله
• 44. تولید محتوای اخلاقی توسط LLMs
• 45. پیاده‌سازی API برای فیلتر کردن محتوای نامناسب
• 46. API برای تشخیص و جلوگیری از اطلاعات نادرست (Misinformation)
• 47. API برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با رویکرد اخلاقی
• 48. API برای خلاصه‌سازی متن با حفظ دقت و بی‌طرفی
• 49. API برای ترجمه ماشینی با رعایت ملاحظات فرهنگی
• 50. API برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) اخلاقی
• 51. مدیریت ریسک در APIهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 52. ارزیابی تأثیرات اجتماعی APIهای هوش مصنوعی
• 53. ممیزی اخلاقی APIهای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 54. ممیزی اخلاقی APIهای بینایی ماشین (Computer Vision)
• 55. ممیزی اخلاقی APIهای سیستم‌های تولیدی (Generative Systems)
• 56. استفاده از FastAPI برای ساخت APIهای ممیزی اخلاقی
• 57. طراحی API برای جمع‌آوری بازخورد کاربران در مورد اخلاق AI
• 58. API برای ثبت و ردیابی رویدادهای نقض اخلاقی
• 59. API برای ایجاد گزارش‌های ممیزی اخلاقی خودکار
• 60. ادغام با ابزارهای CI/CD برای تضمین کیفیت اخلاقی
• 61. مدیریت ورژن API با تمرکز بر تغییرات اخلاقی
• 62. مستندسازی API برای ممیزان اخلاقی
• 63. آموزش مدل‌ها با داده‌های پاک و بی‌طرف
• 64. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) اخلاقی
• 65. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها با رویکرد اخلاقی
• 66. ارزیابی مستمر عملکرد اخلاقی API
• 67. پایش API برای شناسایی الگوهای سوءاستفاده
• 68. بررسی انطباق API با قوانین و مقررات داخلی
• 69. تدوین دستورالعمل‌های استفاده اخلاقی از API
• 70. برگزاری کارگاه‌های آموزشی برای توسعه‌دهندگان در زمینه AI Ethics
• 71. ایجاد چارچوب‌های ارزیابی اخلاقی برای APIهای جدید
• 72. مدیریت ذی‌نفعان در فرآیند ممیزی اخلاقی
• 73. مستندسازی فرآیند ممیزی اخلاقی
• 74. گزارش‌دهی به مقامات نظارتی در صورت لزوم
• 75. استفاده از FastAPI برای ساخت داشبوردهای مدیریتی اخلاقی
• 76. API برای تجزیه و تحلیل لاگ‌های سیستم با هدف اخلاقی
• 77. API برای مدیریت دسترسی به داده‌های حساس در فرآیند ممیزی
• 78. مدیریت چرخه عمر API با رویکرد اخلاقی
• 79. ملاحظات حقوقی در ممیزی اخلاقی API
• 80. نقش نهادهای نظارتی در تضمین اخلاق AI
• 81. استانداردهای بین‌المللی اخلاق AI و انطباق با آن‌ها
• 82. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی APIهای اخلاقی
• 83. چالش‌های پیش رو در ممیزی اخلاقی APIهای AI
• 84. راهکارهای نوآورانه برای تضمین اخلاق در AI
• 85. آینده ممیزی اخلاقی APIهای هوش مصنوعی
• 86. پیمان‌نامه‌های اخلاقی برای توسعه‌دهندگان AI
• 87. نقش جامعه در شکل‌دهی به آینده اخلاقی AI
• 88. فرهنگ‌سازی در زمینه اخلاق هوش مصنوعی
• 89. آموزش سواد دیجیتال با تمرکز بر AI Ethics
• 90. توسعه ابزارهای متن‌باز برای ممیزی اخلاقی API
• 91. همکاری با دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی
• 92. ارزیابی ریسک‌های امنیتی و اخلاقی همزمان
• 93. به‌روزرسانی مداوم دانش در حوزه AI Ethics
• 94. برنامه‌ریزی برای آینده با رویکرد اخلاقی و مسئولانه