دوره FastAPI و ساخت APIهای Accountability in AI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Accountability in AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایه‌گذاری API با FastAPI
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه FastAPI
• 3. معرفی ساختار کلی پروژه‌های FastAPI
• 4. تعریف مسیرهای (Routes) پایه در FastAPI
• 5. انواع درخواست‌های HTTP در FastAPI (GET, POST, PUT, DELETE)
• 6. کار با پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 7. کار با پارامترهای کوئری (Query Parameters)
• 8. ارسال داده‌ها در بدنه درخواست (Request Body)
• 9. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 10. تعریف مدل‌های داده با Pydantic
• 11. بازگرداندن داده‌ها در قالب JSON
• 12. مدیریت انواع داده‌های بازگشتی
• 13. تعریف وضعیت‌های HTTP (Status Codes)
• 14. مقدمه‌ای بر احراز هویت (Authentication) در API
• 15. پیاده‌سازی احراز هویت مبتنی بر توکن (Token-based Authentication)
• 16. مفهوم Authorization و سطوح دسترسی
• 17. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Injection) در FastAPI
• 18. استفاده از توابع وابستگی برای منطق مشترک
• 19. مدیریت خطاها و استثنائات در FastAPI
• 20. پیاده‌سازی Exception Handlers سفارشی
• 21. مستندسازی خودکار API با Swagger UI و ReDoc
• 22. تنظیمات پیشرفته مستندسازی API
• 23. کار با فایل‌های استاتیک در FastAPI
• 24. آپلود فایل‌ها در FastAPI
• 25. مدیریت فرم‌های داده (Form Data)
• 26. کار با کوکی‌ها (Cookies) در FastAPI
• 27. کار با هدرهای درخواست (Request Headers)
• 28. اتصال به پایگاه داده رابطه‌ای (SQL)
• 29. استفاده از SQLAlchemy با FastAPI
• 30. مدل‌سازی پایگاه داده با SQLAlchemy
• 31. عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete) در پایگاه داده
• 32. مدیریت تراکنش‌های پایگاه داده
• 33. پیاده‌سازی پایگاه داده NoSQL (مثال: MongoDB)
• 34. استفاده از Pymongo با FastAPI
• 35. مدل‌سازی داده‌ها در MongoDB
• 36. عملیات CRUD در MongoDB
• 37. مقدمه‌ای بر تست‌نویسی API
• 38. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 39. نوشتن تست‌های یکپارچگی (Integration Tests)
• 40. استفاده از `httpx` برای تست API
• 41. مفهوم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 42. تنظیم CI/CD با GitHub Actions
• 43. استقرار (Deployment) API در سرور
• 44. استقرار با استفاده از Docker
• 45. مقدمه‌ای بر مفاهیم Accountability در هوش مصنوعی
• 46. اهمیت شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 47. تعریف Accountability در زمینه AI
• 48. چالش‌های پیاده‌سازی Accountability در AI
• 49. ارتباط FastAPI با پیاده‌سازی Accountability
• 50. مدل‌سازی داده‌های مربوط به تصمیمات AI
• 51. ثبت لاگ‌های (Logs) تصمیمات AI
• 52. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازرسی (Audit Trails)
• 53. طراحی API برای دسترسی به لاگ‌ها و تاریخچه تصمیمات
• 54. مدیریت دسترسی به داده‌های حساس AI
• 55. پیاده‌سازی سیاست‌های دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 56. مفهوم Explainable AI (XAI)
• 57. چگونه FastAPI می‌تواند به XAI کمک کند؟
• 58. طراحی API برای ارائه توضیحات تصمیمات AI
• 59. نمایش دلایل اتخاذ یک تصمیم خاص توسط AI
• 60. ارائه اطلاعات مربوط به ورودی‌های تأثیرگذار
• 61. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های AI
• 62. نسخه‌بندی (Versioning) مدل‌های AI
• 63. API برای مدیریت و فراخوانی مدل‌های AI
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین امن (Secure Machine Learning)
• 65. چالش‌های امنیتی در مدل‌های AI
• 66. پیاده‌سازی API برای نظارت بر رفتار مدل‌های AI
• 67. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در خروجی مدل‌ها
• 68. مقابله با حملات Adversarial
• 69. طراحی API برای ارزیابی مقاومت مدل‌ها در برابر حملات
• 70. مدیریت داده‌های آموزشی و جلوگیری از سوگیری (Bias)
• 71. API برای تحلیل و شناسایی سوگیری در داده‌ها
• 72. اصلاح سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 73. مفاهیم حریم خصوصی در AI (Privacy in AI)
• 74. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی (مثال: Differential Privacy)
• 75. API برای پیاده‌سازی Differential Privacy
• 76. مدیریت داده‌های حساس در APIهای AI
• 77. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت استراحت
• 78. مقدمه‌ای بر حاکمیت داده (Data Governance) در AI
• 79. نقش API در پیاده‌سازی حاکمیت داده
• 80. تعریف و اجرای سیاست‌های حاکمیت داده
• 81. رصد و پایش انطباق با سیاست‌ها
• 82. API برای گزارش‌دهی انطباق با قوانین و مقررات
• 83. استانداردهای گزارش‌دهی در زمینه AI
• 84. مفاهیم اخلاق در AI (AI Ethics)
• 85. فریم‌ورک‌های اخلاقی در AI
• 86. طراحی API برای اطمینان از رعایت اصول اخلاقی
• 87. ارزیابی تأثیرات اجتماعی سیستم‌های AI
• 88. مفهوم مسئولیت‌پذیری (Responsibility) در AI
• 89. تعیین مسئولیت در صورت بروز خطا
• 90. API برای تخصیص مسئولیت‌ها
• 91. مدیریت ریسک در سیستم‌های AI
• 92. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
• 93. API برای مدیریت و کاهش ریسک‌ها
• 94. مقدمه‌ای بر استانداردسازی در AI
• 95. نقش API در پیاده‌سازی استانداردهای AI
• 96. کار با استانداردهای مرتبط با شفافیت و پاسخگویی
• 97. مدیریت تغییرات در سیستم‌های AI
• 98. API برای ثبت و پیگیری تغییرات
• 99. مفاهیم پیشرفته در Accountability
• 100. استفاده از بلاک‌چین برای شفافیت در AI