دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Extraterrestrial Intelligence (ETI) Search همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Extraterrestrial Intelligence (ETI) Search

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و جستجوی هوش فرازمینی
• 2. مبانی جستجوی هوش فرازمینی
• 3. اهمیت هوش مصنوعی در جستجوی ETI
• 4. اخلاق در جستجوی ETI
• 5. مقدمه‌ای بر FastAPI
• 6. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 7. ساختار پایه‌ای اپلیکیشن FastAPI
• 8. مسیرها (Routes) در FastAPI
• 9. دستورالعمل‌های درخواست (Request Handlers)
• 10. پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 11. پارامترهای کوئری (Query Parameters)
• 12. سربرگ‌های درخواست (Request Headers)
• 13. بدنه درخواست (Request Body)
• 14. انواع داده در FastAPI (Pydantic Models)
• 15. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 16. مدل‌های داده پیچیده
• 17. توابع کمکی (Dependency Injection)
• 18. مدیریت خطا و استثنائات
• 19. پاسخ‌های سفارشی
• 20. مستندات خودکار API (Swagger UI/ReDoc)
• 21. مدیریت احراز هویت و مجوزها
• 22. توکن‌های دسترسی (Access Tokens)
• 23. OAuth2 در FastAPI
• 24. مدیریت کاربران و سطوح دسترسی
• 25. اتصال به پایگاه داده
• 26. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQLAlchemy)
• 27. مدیریت تراکنش‌ها
• 28. کار با پایگاه داده‌های NoSQL
• 29. ذخیره‌سازی داده‌های ETI
• 30. طراحی پایگاه داده برای ETI
• 31. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 33. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 34. یادگیری نظارت شده
• 35. یادگیری نظارت نشده
• 36. یادگیری تقویتی
• 37. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 41. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 42. معماری مدل‌های یادگیری عمیق
• 43. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های ETI
• 44. پاکسازی و پیش‌پردازش سیگنال‌های ETI
• 45. مهندسی ویژگی برای داده‌های ETI
• 46. انتخاب مدل مناسب برای جستجوی ETI
• 47. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 49. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 50. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 51. مقایسه مدل‌ها
• 52. مدل‌های پیش‌بینی سیگنال‌های ETI
• 53. تشخیص الگو در داده‌های ETI
• 54. دسته‌بندی سیگنال‌های ETI
• 55. خوشه‌بندی داده‌های ETI
• 56. کاهش ابعاد در داده‌های ETI
• 57. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 58. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های ETI
• 59. آموزش مدل‌های سفارشی برای ETI
• 60. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 61. استفاده از APIهای LLM
• 62. ادغام LLMs با FastAPI
• 63. طراحی API برای مدل‌های LLM
• 64. ارائه نتایج تحلیل ETI از طریق API
• 65. مدیریت پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 66. پردازش موازی و توزیع شده
• 67. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues)
• 68. مانیتورینگ و لاگ‌برداری API
• 69. امنیت API در برابر حملات
• 70. بهینه‌سازی کارایی API
• 71. مقیاس‌پذیری API
• 72. استقرار (Deployment) اپلیکیشن FastAPI
• 73. استقرار بر روی سرورهای ابری
• 74. استقرار با استفاده از Docker
• 75. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
• 76. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
• 77. کاربرد محاسبات کوانتومی در جستجوی ETI
• 78. الگوریتم‌های کوانتومی برای ETI
• 79. شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی
• 80. محدودیت‌های محاسبات کوانتومی
• 81. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال دیجیتال
• 82. فیلترینگ سیگنال‌ها
• 83. تبدیل فوریه
• 84. تحلیل طیفی داده‌های ETI
• 85. تشخیص ناهنجاری در سیگنال‌ها
• 86. مدل‌سازی آماری سیگنال‌های ETI
• 87. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای ETI
• 88. طراحی عامل‌های هوشمند برای ETI
• 89. شبیه‌سازی سناریوهای ETI
• 90. تحلیل داده‌های رادیویی ETI
• 91. تحلیل داده‌های نوری ETI
• 92. تحلیل داده‌های گرانشی ETI
• 93. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 94. تکنیک‌های داده‌کاوی برای ETI
• 95. قوانین انجمنی (Association Rules)
• 96. پیش‌بینی نتایج ETI
• 97. ارزیابی ریسک در جستجوی ETI
• 98. پروتکل‌های ارتباطی ETI (مفاهیم نظری)
• 99. فرهنگ و زبان ETI (مفاهیم نظری)
• 100. فلسفه جستجوی ETI