دوره Building an API for Fraud Detection همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره Building an API for Fraud Detection
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: ایپیآی (API) و وبسرویسها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی ساخت API در پایتون
- 2. مقدمهای بر تشخیص تقلب
- 3. انواع الگوهای تقلب در تراکنشهای مالی
- 4. مفاهیم کلیدی در تشخیص تقلب
- 5. معماری سیستمهای تشخیص تقلب
- 6. جمعآوری و پیشپردازش دادههای تراکنش
- 7. مهندسی ویژگی برای دادههای تراکنش
- 8. مقدمهای بر یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
- 9. مدلهای طبقهبندی برای تشخیص تقلب
- 10. آموزش و ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین
- 11. معیارهای ارزیابی مدلهای طبقهبندی
- 12. مدیریت دادههای نامتوازن در تشخیص تقلب
- 13. تکنیکهای نمونهبرداری برای دادههای نامتوازن
- 14. پیادهسازی مدلهای تشخیص تقلب با استفاده از Scikit-learn
- 15. مقدمهای بر فریمورکهای وب در پایتون
- 16. ساخت API با استفاده از Flask
- 17. اصول طراحی RESTful API
- 18. مسیرها (Routes) و متدهای HTTP
- 19. دریافت پارامترها در Flask
- 20. ارسال پاسخهای JSON
- 21. مدیریت خطا در API
- 22. امنیت API: احراز هویت و مجوزدهی
- 23. توکنهای دسترسی (Access Tokens)
- 24. پیادهسازی احراز هویت با JWT
- 25. مدیریت نشستها (Sessions) در API
- 26. استقرار API بر روی سرور
- 27. مقدمهای بر Docker برای استقرار
- 28. ساخت ایمیج Docker برای برنامه Flask
- 29. استقرار برنامه Flask با Docker Compose
- 30. مبانی پایگاه داده برای ذخیرهسازی تراکنشها
- 31. کار با پایگاه داده PostgreSQL
- 32. اتصال Flask به PostgreSQL
- 33. عملیات CRUD بر روی دادههای تراکنش
- 34. بهینهسازی کوئریهای پایگاه داده
- 35. مقدمهای بر یادگیری عمیق برای تشخیص تقلب
- 36. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 37. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 38. استفاده از TensorFlow یا PyTorch
- 39. آموزش مدلهای یادگیری عمیق
- 40. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 41. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 42. تفسیرپذیری مدلهای تشخیص تقلب
- 43. تکنیکهای توضیحپذیری مدل (XAI)
- 44. تجسم دادههای تراکنش
- 45. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
- 46. نمایش الگوهای مشکوک
- 47. شناسایی ناهنجاریها (Anomaly Detection)
- 48. الگوریتمهای پایه شناسایی ناهنجاری
- 49. کاربرد شناسایی ناهنجاری در تشخیص تقلب
- 50. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 51. تحلیل متن تراکنشها
- 52. استخراج ویژگی از متن
- 53. کاربرد NLP در تشخیص کلاهبرداریهای متنی
- 54. مراحل توسعه یک API تشخیص تقلب
- 55. طراحی معماری API
- 56. انتخاب ابزارها و فریمورکها
- 57. پیادهسازی ماژولهای تشخیص تقلب
- 58. ادغام مدلهای یادگیری ماشین با API
- 59. تست واحد (Unit Testing) برای API
- 60. تست یکپارچهسازی (Integration Testing)
- 61. مانیتورینگ و لاگبرداری API
- 62. مدیریت مقیاسپذیری API
- 63. بهینهسازی عملکرد API
- 64. استفاده از صفهای پیام (Message Queues)
- 65. معرفی Kafka یا RabbitMQ
- 66. ادغام صف پیام با API
- 67. مدیریت رویدادهای بلادرنگ
- 68. مباحث پیشرفته در تشخیص تقلب
- 69. تشخیص تقلب در زمان واقعی (Real-time Fraud Detection)
- 70. یادگیری آنلاین (Online Learning)
- 71. تشخیص تقلب در شبکههای اجتماعی
- 72. تشخیص تقلب در تراکنشهای بانکی
- 73. تشخیص تقلب در تجارت الکترونیک
- 74. تشخیص تقلب در صنعت بیمه
- 75. حفاظت از حریم خصوصی در تشخیص تقلب
- 76. ملاحظات اخلاقی در تشخیص تقلب
- 77. استانداردهای صنعتی برای تشخیص تقلب
- 78. آیندهٔ تشخیص تقلب و هوش مصنوعی
- 79. رصد و بهروزرسانی مداوم مدلها
- 80. مدیریت ریسک در سیستم تشخیص تقلب
- 81. ارتباط با ذینفعان و گزارشدهی
- 82. مستندسازی جامع API
- 83. راهنمای استفاده از API برای توسعهدهندگان
- 84. نکات امنیتی برای کاربران API
- 85. پروتکلهای ارتباطی امن (HTTPS)
- 86. مدیریت وابستگیها (Dependencies)
- 87. بررسی عملکرد API در شرایط بار بالا
- 88. مدیریت دادههای حساس و محرمانه
- 89. قوانین و مقررات مربوط به حفاظت از دادهها
- 90. رعایت الزامات قانونی در توسعهٔ API
- 91. مقررات بانک مرکزی در حوزهٔ رمزارزها (در صورت مرتبط بودن)
- 92. چارچوبهای فقهی در معاملات مالی اسلامی
- 93. اصول اخلاقی در توسعهٔ نرمافزار
- 94. تأثیرات فرهنگی و اجتماعی تشخیص تقلب
- 95. کاربرد هوش مصنوعی در نظام اقتصادی کشور
- 96. روشهای نوین مبارزه با جرائم اقتصادی
- 97. نقش فناوری اطلاعات در امنیت اقتصادی
- 98. چالشهای پیادهسازی سیستمهای پیشرفته
- 99. آموزش نیروهای متخصص در حوزهٔ امنیت سایبری
- 100. فرهنگسازی برای استفادهٔ امن از خدمات دیجیتال
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.