اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud AWS AI Platform

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud AWS AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جاوا و محیط توسعه آن
• 2. نصب و پیکربندی JDK و IDE
• 3. اصول اولیه زبان برنامه‌نویسی جاوا
• 4. انواع داده‌ها و متغیرها در جاوا
• 5. عملگرها و عبارات در جاوا
• 6. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 7. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
• 8. کلاس‌ها، اشیاء و ویژگی‌ها
• 9. متدها و رفتارها در جاوا
• 10. مفاهیم ارث‌بری و پلی‌مورفیسم
• 11. کپسوله‌سازی و انتزاع در جاوا
• 12. مدیریت خطا و استثناها در جاوا
• 13. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی در جاوا
• 14. کالکشن‌ها و ساختارهای داده در جاوا
• 15. رشته‌ها و عملیات متنی در جاوا
• 16. مقدمه‌ای بر Spring Framework
• 17. نصب و پیکربندی Spring Boot
• 18. اصول Dependency Injection در Spring
• 19. Spring MVC برای توسعه وب
• 20. کار با پایگاه داده با Spring Data JPA
• 21. مبانی Spring Security
• 22. مقدمه‌ای بر میکروسرویس‌ها
• 23. معماری میکروسرویس و الگوها
• 24. ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 25. RESTful APIs در Spring Boot
• 26. معرفی Spring Cloud
• 27. Spring Cloud Config برای مدیریت پیکربندی
• 28. Spring Cloud Gateway برای مدیریت API
• 29. Spring Cloud Netflix Eureka برای کشف سرویس
• 30. Spring Cloud Circuit Breaker (Resilience4j)
• 31. Spring Cloud Sleuth برای ردیابی توزیع‌شده
• 32. مقدمه‌ای بر AWS (Amazon Web Services)
• 33. خدمات کلیدی AWS برای توسعه‌دهندگان
• 34. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی اشیاء
• 35. Amazon EC2 برای ماشین‌های مجازی
• 36. Amazon RDS برای پایگاه داده رابطه‌ای
• 37. Amazon Lambda برای محاسبات بدون سرور
• 38. Amazon API Gateway برای مدیریت API
• 39. Amazon SQS برای صف پیام
• 40. Amazon SNS برای اطلاع‌رسانی
• 41. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI)
• 42. مفاهیم پایه یادگیری ماشین (ML)
• 43. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 44. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 45. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 46. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 48. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 50. مقدمه‌ای بر AWS AI Platform
• 51. Amazon SageMaker برای یادگیری ماشین
• 52. Amazon Comprehend برای NLP
• 53. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر و ویدئو
• 54. Amazon Textract برای استخراج متن از اسناد
• 55. Amazon Lex برای ساخت چت‌بات‌ها
• 56. Amazon Translate برای ترجمه ماشینی
• 57. توسعه یک میکروسرویس با Spring Boot و AWS
• 58. پیاده‌سازی RESTful API برای سرویس
• 59. اتصال به پایگاه داده AWS RDS
• 60. استفاده از Spring Cloud Config برای پیکربندی
• 61. پیاده‌سازی کشف سرویس با Eureka
• 62. امنیت سرویس با Spring Security
• 63. استقرار میکروسرویس در AWS EC2
• 64. کار با Amazon S3 برای ذخیره‌سازی فایل
• 65. استفاده از Amazon SQS برای ارتباط ناهمزمان
• 66. یکپارچه‌سازی با AWS Lambda
• 67. پیاده‌سازی ردیابی با Spring Cloud Sleuth
• 68. استفاده از Amazon API Gateway
• 69. توسعه یک مدل یادگیری ماشین با SageMaker
• 70. آموزش یک مدل NLP با SageMaker
• 71. استقرار مدل ML به عنوان یک سرویس
• 72. یکپارچه‌سازی سرویس ML با میکروسرویس اصلی
• 73. کار با Amazon Comprehend برای تحلیل متن
• 74. استفاده از Amazon Lex برای ساخت چت‌بات
• 75. پیاده‌سازی قابلیت ترجمه با Amazon Translate
• 76. مدیریت خطاها و بازیابی در محیط توزیع‌شده
• 77. مانیتورینگ و لاگینگ در Spring Cloud AWS
• 78. بهینه‌سازی عملکرد میکروسرویس‌ها
• 79. استقرار برنامه‌های Spring Cloud بر روی AWS ECS/EKS
• 80. آشنایی با مفاهیم DevOps
• 81. پیاده‌سازی CI/CD برای برنامه‌های Spring Cloud
• 82. امنیت در توسعه میکروسرویس و AWS
• 83. ملاحظات قانونی و شرعی در استفاده از فناوری
• 84. چارچوب‌های اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 85. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در ایران
• 86. مبانی داده‌کاوی و تحلیل داده
• 87. مقدمه‌ای بر Big Data
• 88. کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌وکار
• 89. آینده توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 90. پروژه عملی: ساخت یک برنامه جامع