دوره طراحی و پیاده‌سازی APIهای هوشمند با استفاده از Swift و سرویس‌های ابری (Watson) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی APIهای هوشمند با استفاده از Swift و سرویس‌های ابری (Watson)

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ساخت و استقرار API با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر توسعه نرم افزار و هوش مصنوعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار
• 3. مقدمه ای بر APIها و کاربردهای آنها
• 4. مفهوم سرویس های ابری و مزایای آن
• 5. آشنایی با Swift برای توسعه iOS و macOS
• 6. معرفی IBM Watson و قابلیت های آن
• 7. ساختار کلی یک API هوشمند
• 8. مراحل طراحی یک API
• 9. اصول اولیه طراحی RESTful API
• 10. متدها و کدهای وضعیت HTTP
• 11. مدیریت درخواست ها و پاسخ ها در API
• 12. امنیت در APIها
• 13. مقدمه ای بر احراز هویت در API
• 14. توکن های دسترسی و کلیدهای API
• 15. مفاهیم OAuth 2.0 برای احراز هویت
• 16. پیاده سازی احراز هویت در Swift
• 17. کار با داده ها در APIها
• 18. فرمت های داده JSON و XML
• 19. کدنویسی و پردازش JSON در Swift
• 20. مدیریت خطاها در API
• 21. طراحی APIهای مقیاس پذیر
• 22. اصول طراحی پایگاه داده برای API
• 23. مقدمه ای بر پایگاه داده های رابطه‌ای
• 24. مقدمه ای بر پایگاه داده های NoSQL
• 25. انتخاب پایگاه داده مناسب برای API
• 26. اتصال Swift به پایگاه داده
• 27. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 28. یادگیری ماشین و انواع آن
• 29. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 30. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
• 31. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 32. کاربرد NLP در APIهای هوشمند
• 33. استفاده از سرویس های Watson NLP
• 34. تکنیک های تجزیه و تحلیل متن
• 35. تشخیص موجودیت های نام دار (NER)
• 36. تحلیل احساسات با Watson
• 37. استخراج کلمات کلیدی و خلاصه سازی متن
• 38. مقدمه ای بر بینایی ماشین
• 39. کاربرد بینایی ماشین در APIها
• 40. استفاده از سرویس های Watson Vision
• 41. تشخیص اشیاء و تصاویر
• 42. طبقه بندی تصاویر
• 43. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
• 44. کاربرد یادگیری تقویتی در APIهای هوشمند
• 45. طراحی و پیاده سازی APIهای مبتنی بر Watson
• 46. استفاده از Swift SDK برای Watson
• 47. اتصال API به سرویس های Watson
• 48. مدیریت داده های ورودی و خروجی API
• 49. پیاده سازی منطق کسب و کار در API
• 50. تست APIهای هوشمند
• 51. روش های تست واحد برای API
• 52. تست یکپارچگی API
• 53. ابزارهای تست API
• 54. مستندسازی API
• 55. اهمیت مستندسازی API
• 56. استفاده از ابزارهای مستندسازی API
• 57. معرفی OpenAPI Specification (Swagger)
• 58. نوشتن مستندات API با Swift
• 59. استقرار API
• 60. مقدمه ای بر استقرار برنامه ها
• 61. انتخاب پلتفرم استقرار
• 62. استقرار API در IBM Cloud
• 63. استقرار API با استفاده از Docker
• 64. مفاهیم کانتینرسازی
• 65. مدیریت چرخه عمر API
• 66. مانیتورینگ API
• 67. ابزارهای مانیتورینگ API
• 68. تحلیل عملکرد API
• 69. بهینه سازی عملکرد API
• 70. امنیت پیشرفته در APIها
• 71. مقاومت در برابر حملات رایج
• 72. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 73. ملاحظات حریم خصوصی در API
• 74. مقدمه ای بر مدل های کسب و کار برای API
• 75. استراتژی های کسب درآمد از API
• 76. مدل های قیمت گذاری API
• 77. مدیریت مشتریان API
• 78. معرفی مفاهیم اقتصادی مرتبط با API (سازگار با قوانین)
• 79. اصول اولیه بازاریابی API (سازگار با قوانین)
• 80. تحلیل بازار و رقبا (سازگار با قوانین)
• 81. برنامه ریزی مالی برای پروژه های API (سازگار با قوانین)
• 82. اصول قرارداد نویسی در کسب و کار API (سازگار با قوانین)
• 83. اهمیت رضایت مشتری در کسب و کار (سازگار با قوانین)
• 84. ملاحظات حقوقی در توسعه API (سازگار با قوانین)
• 85. قوانین مربوط به مالکیت معنوی در نرم افزار (سازگار با قوانین)
• 86. رعایت الزامات قانونی در داده پردازی (سازگار با قوانین)
• 87. مقدمه ای بر آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار
• 88. روندهای نوظهور در APIهای هوشمند
• 89. توسعه پایدار در صنعت نرم افزار
• 90. اخلاق در هوش مصنوعی و توسعه API
• 91. مسئولیت پذیری در طراحی APIهای هوشمند
• 92. جمع بندی و چشم انداز آینده