دوره Building an API for Speech Recognition همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Building an API for Speech Recognition

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ساخت API
• 2. مقدمه‌ای بر تشخیص گفتار
• 3. معماری کلی سیستم‌های تشخیص گفتار
• 4. انواع مدل‌های تشخیص گفتار
• 5. یادگیری ماشین در تشخیص گفتار
• 6. مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای NLP
• 8. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 9. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های وب
• 10. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای API
• 11. Flask: شروع سریع
• 12. ساخت اولین API با Flask
• 13. Routing در Flask
• 14. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 15. قالب‌های داده (JSON)
• 16. اعتبارسنجی ورودی‌ها
• 17. مقدمه‌ای بر FastAPI
• 18. مزایای FastAPI
• 19. ساخت API با FastAPI
• 20. Asynchronous operations در FastAPI
• 21. Dependency Injection در FastAPI
• 22. مدل‌های داده با Pydantic
• 23. مستندسازی خودکار API (Swagger UI)
• 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های تشخیص گفتار مبتنی بر یادگیری عمیق
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 27. شبکه‌های LSTM و GRU
• 28. مدل‌های مبتنی بر Attention
• 29. معرفی مدل‌های Speech-to-Text (STT)
• 30. کتابخانه SpeechRecognition در پایتون
• 31. استفاده از APIهای ابری برای STT (با رعایت ملاحظات)
• 32. آموزش مدل‌های STT سفارشی (کلیات)
• 33. مجموعه‌داده‌های صوتی برای آموزش
• 34. پیش‌پردازش صدا (نرمال‌سازی، حذف نویز)
• 35. استخراج ویژگی‌های صوتی (MFCCs)
• 36. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 37. طراحی معماری مدل STT
• 38. آموزش مدل با PyTorch/TensorFlow
• 39. ارزیابی عملکرد مدل STT
• 40. معیارهای ارزیابی (WER, CER)
• 41. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 42. بهینه‌سازی مدل برای سرعت
• 43. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
• 44. مقدمه‌ای بر طراحی APIهای RESTful
• 45. اصول طراحی APIهای کارآمد
• 46. استفاده از HTTP Methods (GET, POST, PUT, DELETE)
• 47. کد وضعیت‌های HTTP
• 48. امنیت API (Authentication, Authorization)
• 49. معرفی OAuth 2.0 (کلیات)
• 50. مدیریت کلیدهای API
• 51. خط مشی‌های نرخ‌دهی (Rate Limiting)
• 52. مدیریت خطاها در API
• 53. لاگ‌گیری و مانیتورینگ API
• 54. استقرار API
• 55. مقدمه‌ای بر Docker
• 56. ساخت Dockerfile برای برنامه پایتون
• 57. کانتینرسازی برنامه تشخیص گفتار
• 58. استقرار با Docker Compose
• 59. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری (با رویکرد داخلی)
• 60. استقرار API بر روی سرورهای داخلی
• 61. مدیریت پایگاه داده برای ذخیره نتایج
• 62. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 63. کار با SQLite در پایتون
• 64. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 65. انتخاب پایگاه داده مناسب
• 66. ذخیره و بازیابی متن تشخیص داده شده
• 67. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 68. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 69. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های صوتی
• 70. مقدمه‌ای بر تست API
• 71. انواع تست (Unit, Integration, End-to-End)
• 72. نوشتن تست‌های واحد برای توابع پردازش صدا
• 73. نوشتن تست‌های یکپارچگی برای API
• 74. استفاده از ابزارهای تست API (Postman, Insomnia)
• 75. تست عملکرد API
• 76. بهینه‌سازی عملکرد API
• 77. کشینگ (Caching)
• 78. فشرده‌سازی پاسخ‌ها
• 79. استفاده از CDN (در صورت امکان)
• 80. مقدمه‌ای بر پردازش صدا در زمان واقعی (Real-time)
• 81. معماری سیستم‌های تشخیص گفتار بلادرنگ
• 82. چالش‌های پردازش بلادرنگ
• 83. کدینگ صوتی (Audio Codecs)
• 84. انتقال داده‌های صوتی (WebSockets)
• 85. پردازش جریانی (Streaming Processing)
• 86. مدیریت بافر صوتی
• 87. طراحی API برای پردازش جریانی
• 88. API برای تشخیص گفتار پیوسته
• 89. مدیریت قطع و وصل شدن سرویس
• 90. ارسال نتایج تدریجی
• 91. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 92. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تشخیص گفتار
• 93. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 94. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ
• 95. مدیریت وابستگی‌ها
• 96. کنترل نسخه (Git)
• 97. مستندسازی فنی API
• 98. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در NLP
• 99. کاربردهای پیشرفته تشخیص گفتار
• 100. تکنیک‌های مقابله با لهجه و گویش‌های مختلف