دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud IBM AI Platform همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر جاوا و اکوسیستم آن
• 2. مفاهیم پایه برنامه نویسی شیءگرا در جاوا
• 3. انواع داده ها و عملگرها در جاوا
• 4. ساختارهای کنترلی در جاوا
• 5. توابع و متدها در جاوا
• 6. کار با آرایه ها و مجموعه ها در جاوا
• 7. مفاهیم کلاس و شیء در جاوا
• 8. وراثت و پلی مورفیسم در جاوا
• 9. اینترفیس ها و کلاس های انتزاعی در جاوا
• 10. مدیریت خطا و استثناها در جاوا
• 11. کار با فایل ها و ورودی/خروجی در جاوا
• 12. مفاهیم چندریسمانی (Multithreading) در جاوا
• 13. همگام سازی ریسمان ها در جاوا
• 14. شبکه در جاوا
• 15. مفاهیم پایگاه داده و JDBC در جاوا
• 16. مقدمه ای بر Spring Framework
• 17. اصول طراحی مبتنی بر تزریق وابستگی (DI) در Spring
• 18. Spring IoC Container
• 19. Spring AOP (Aspect-Oriented Programming)
• 20. Spring MVC برای توسعه وب
• 21. کار با داده ها در Spring MVC
• 22. مدیریت فرم ها در Spring MVC
• 23. امنیت در Spring MVC
• 24. Spring Boot: ساده سازی توسعه Spring
• 25. تنظیمات خودکار در Spring Boot
• 26. Spring Boot Starter Dependencies
• 27. Spring Boot Actuator برای مانیتورینگ
• 28. Spring Boot Security
• 29. مقدمه ای بر Microservices
• 30. الگوهای طراحی Microservices
• 31. ارتباط بین Microservices
• 32. Spring Cloud: ابزاری برای Microservices
• 33. Spring Cloud Netflix Eureka: کشف سرویس
• 34. Spring Cloud Netflix Hystrix: تحمل پذیری خطا
• 35. Spring Cloud Gateway: مدیریت API
• 36. Spring Cloud Config: مدیریت تنظیمات
• 37. Spring Cloud Stream: ارتباطات رویداد محور
• 38. Spring Cloud Sleuth: ردیابی توزیع شده
• 39. مقدمه ای بر IBM AI Platform
• 40. مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 41. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 42. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 44. شبکه های عصبی و معماری های آن
• 45. مقدمه ای بر TensorFlow و PyTorch
• 46. کار با مدل های پیش آموزش دیده
• 47. آموزش و ارزیابی مدل های هوش مصنوعی
• 48. استقرار مدل های هوش مصنوعی
• 49. مقدمه ای بر IBM Watson
• 50. خدمات IBM Watson برای NLP
• 51. خدمات IBM Watson برای بینایی ماشین
• 52. خدمات IBM Watson برای یادگیری ماشین
• 53. توسعه برنامه های کاربردی با IBM Watson
• 54. مقدمه ای بر MLOps
• 55. چرخه عمر توسعه یادگیری ماشین
• 56. خودکارسازی فرایندهای MLOps
• 57. مانیتورینگ و مدیریت مدل ها در تولید
• 58. امنیت در MLOps
• 59. چارچوب های توسعه هوش مصنوعی در جاوا
• 60. ادغام جاوا با IBM AI Platform
• 61. توسعه Microservices هوشمند با Spring Cloud و IBM AI
• 62. کاربرد Spring Cloud در استقرار مدل های AI
• 63. طراحی API های هوشمند با Spring Cloud Gateway
• 64. مدیریت تنظیمات Microservices هوشمند با Spring Cloud Config
• 65. پیاده سازی ارتباطات رویداد محور برای Microservices هوشمند
• 66. ردیابی و مانیتورینگ Microservices هوشمند
• 67. امنیت در Microservices هوشمند
• 68. بهینه سازی عملکرد Microservices هوشمند
• 69. مقدمه ای بر معماری های Cloud-Native
• 70. اصول طراحی برنامه های Cloud-Native
• 71. Containerization با Docker
• 72. Orchestration با Kubernetes
• 73. مقدمه ای بر IBM Cloud
• 74. سرویس های IBM Cloud برای توسعه برنامه ها
• 75. استقرار برنامه های جاوا در IBM Cloud
• 76. امنیت در IBM Cloud
• 77. مدیریت و مانیتورینگ در IBM Cloud
• 78. بهینه سازی هزینه در IBM Cloud
• 79. مقدمه ای بر DevSecOps
• 80. ادغام امنیت در چرخه توسعه
• 81. ابزارها و تکنیک های DevSecOps
• 82. پیاده سازی DevSecOps در پروژه های جاوا
• 83. تمرینات عملی و پروژه محور
• 84. طراحی و پیاده سازی یک Microservice هوشمند
• 85. استقرار Microservice هوشمند در IBM Cloud
• 86. اتصال Microservice هوشمند به سایر سرویس ها
• 87. تست و اشکال زدایی برنامه های جاوا
• 88. مستندسازی کد و API
• 89. مرور کد و بازخوردهای همکاران
• 90. اصول نگهداری و تکامل برنامه ها
• 91. ملاحظات قانونی و شرعی در توسعه نرم افزار
• 92. مسئولیت پذیری در توسعه نرم افزار
• 93. اخلاق در هوش مصنوعی
• 94. ملاحظات فرهنگی در طراحی و توسعه نرم افزار
• 95. آینده توسعه نرم افزار و هوش مصنوعی