اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت اپلیکیشن با MongoDB Atlas و پردازش زبان طبیعی در محیط Cloud Run

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن با MongoDB Atlas و پردازش زبان طبیعی در محیط Cloud Run

موضوع کلی: توسعهٔ سامانه‌های نرم‌افزاری با استفاده از پایگاه داده و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سامانهٔ کاربردی با پایگاه دادهٔ NoSQL و خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعهٔ سامانه‌های نرم‌افزاری
• 2. مبانی پایگاه‌های داده
• 3. معرفی پایگاه‌های دادهٔ NoSQL
• 4. مزایای پایگاه‌های دادهٔ NoSQL
• 5. MongoDB Atlas: مروری بر خدمات
• 6. معماری MongoDB Atlas
• 7. ایجاد حساب کاربری در MongoDB Atlas
• 8. پیکربندی کلاستر MongoDB Atlas
• 9. اتصال به کلاستر MongoDB Atlas
• 10. مفاهیم اساسی پایگاه دادهٔ MongoDB
• 11. اسناد و مجموعه‌ها در MongoDB
• 12. انواع داده در MongoDB
• 13. عملیات CRUD در MongoDB (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف)
• 14. پرس‌وجوهای پیشرفته در MongoDB
• 15. شاخص‌گذاری در MongoDB برای بهبود عملکرد
• 16. اجرای تراکنش‌ها در MongoDB
• 17. امنیت در MongoDB Atlas
• 18. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها در MongoDB Atlas
• 19. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در MongoDB Atlas
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 21. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 22. اصول اولیهٔ NLP
• 23. پردازش متن: پاک‌سازی و پیش‌پردازش
• 24. توکنایز کردن (Tokenization)
• 25. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 26. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
• 27. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 28. مدل‌های زبانی
• 29. معرفی APIهای پردازش زبان طبیعی
• 30. Google Cloud Natural Language API
• 31. قابلیت‌های Google Cloud Natural Language API
• 32. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 33. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 34. تحلیل نحو (Syntactic Analysis)
• 35. دسته‌بندی محتوا (Content Classification)
• 36. استفاده از Google Cloud Natural Language API در برنامه‌ها
• 37. نصب و پیکربندی Google Cloud Client Libraries
• 38. ارسال درخواست به Google Cloud Natural Language API
• 39. دریافت و تفسیر نتایج API
• 40. ساخت سامانهٔ کاربردی: طراحی کلی
• 41. انتخاب زبان برنامه‌نویسی و فریم‌ورک
• 42. محیط توسعهٔ Cloud Run: مروری بر خدمات
• 43. مزایای استفاده از Cloud Run
• 44. استقرار برنامه‌ها در Cloud Run
• 45. کانتینرسازی برنامه‌ها با Docker
• 46. نوشتن Dockerfile برای برنامه
• 47. ساخت ایمیج Docker
• 48. آپلود ایمیج Docker به رجیستری
• 49. استقرار برنامه در Cloud Run
• 50. پیکربندی متغیرهای محیطی در Cloud Run
• 51. مدیریت دیتابیس در Cloud Run
• 52. اتصال برنامهٔ Cloud Run به MongoDB Atlas
• 53. پیاده‌سازی منطق برنامه
• 54. طراحی رابط کاربری (UI)
• 55. طراحی تجربهٔ کاربری (UX)
• 56. مدیریت خطاها و استثنائات
• 57. لاگ‌گیری (Logging) و مانیتورینگ (Monitoring)
• 58. تست واحد (Unit Testing)
• 59. تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 60. بهینه‌سازی عملکرد برنامه
• 61. مقیاس‌پذیری خودکار در Cloud Run
• 62. امنیت برنامه در Cloud Run
• 63. مدیریت احراز هویت و مجوزها
• 64. استفاده از Secrets در Cloud Run
• 65. نکات پیشرفته در Cloud Run
• 66. استقرار نسخه‌های مختلف برنامه
• 67. مدیریت ترافیک در Cloud Run
• 68. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها (اختیاری)
• 69. ارتباط بین میکروسرویس‌ها (اختیاری)
• 70. مفاهیم پایگاه دادهٔ توزیع‌شده (اختیاری)
• 71. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده (اختیاری)
• 72. دیپلوی پایدار و مداوم (CI/CD)
• 73. ابزارهای CI/CD
• 74. مراحل CI/CD برای برنامه
• 75. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 76. طراحی پایگاه دادهٔ بهینه برای برنامه
• 77. بهبود پرس‌وجوها در MongoDB
• 78. بهینه‌سازی استفاده از APIهای NLP
• 79. مدیریت هزینه‌ها در MongoDB Atlas و Cloud Run
• 80. مستندسازی برنامه
• 81. راهنمای استفاده از سامانه
• 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 83. یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 84. مفاهیم پایهٔ شبکه‌های عصبی
• 85. کاربرد شبکه‌های عصبی در NLP
• 86. معرفی مدل‌های پیشرفتهٔ NLP (مانند ترنسفورمرها)
• 87. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ نرم‌افزار
• 88. حریم خصوصی داده‌ها
• 89. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاها
• 90. اهمیت آموزش مستمر در حوزهٔ فناوری
• 91. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 92. جمع‌بندی نهایی و چشم‌انداز آینده