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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud General Electric AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جاوا و مفاهیم پایه‌ای
• 2. ساختارهای داده در جاوا
• 3. الگوریتم‌های پایه در جاوا
• 4. برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
• 5. مفاهیم پیشرفته جاوا
• 6. مدیریت خطا و استثناها در جاوا
• 7. مقدمه‌ای بر Spring Framework
• 8. اصول توسعه برنامه‌های Spring
• 9. Spring Core: تزریق وابستگی
• 10. Spring AOP: برنامه‌نویسی جنبه‌گرا
• 11. Spring MVC: توسعه وب
• 12. Spring Security: امنیت برنامه‌ها
• 13. Spring Data Access: کار با پایگاه داده
• 14. پایگاه داده‌های رابطه‌ای در ایران
• 15. مفاهیم SQL و طراحی پایگاه داده
• 16. کار با JDBC در Spring
• 17. Spring Boot: راه‌اندازی سریع برنامه‌ها
• 18. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 19. الگوهای طراحی میکروسرویس
• 20. مفاهیم Spring Cloud
• 21. Spring Cloud Config: مدیریت پیکربندی
• 22. Spring Cloud Gateway: دروازه API
• 23. Spring Cloud Circuit Breaker
• 24. Spring Cloud Stream: پردازش پیام
• 25. Spring Cloud Sleuth: ردیابی تراکنش‌ها
• 26. Spring Cloud OpenFeign: فراخوانی سرویس
• 27. مدیریت احراز هویت در میکروسرویس‌ها
• 28. مدیریت مجوزها در میکروسرویس‌ها
• 29. روش‌های ارتباطی بین سرویس‌ها
• 30. RESTful APIs در Spring Cloud
• 31. پیاده‌سازی CQRS در Spring Cloud
• 32. مفاهیم Event-Driven Architecture
• 33. کار با Kafka در Spring Cloud
• 34. کار با RabbitMQ در Spring Cloud
• 35. تست واحد در Spring Boot
• 36. تست یکپارچه‌سازی در Spring Boot
• 37. تست E2E در Spring Cloud
• 38. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 39. مبانی یادگیری ماشین
• 40. یادگیری نظارت شده
• 41. یادگیری نظارت نشده
• 42. یادگیری تقویتی
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 47. تحلیل احساسات با NLP
• 48. ترجمه ماشینی با NLP
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 50. مقدمه‌ای بر پلتفرم AI General Electric
• 51. معماری پلتفرم AI GE
• 52. ابزارهای توسعه در پلتفرم AI GE
• 53. مدیریت داده در پلتفرم AI GE
• 54. مدل‌سازی در پلتفرم AI GE
• 55. استقرار مدل‌ها در پلتفرم AI GE
• 56. مانیتورینگ و ارزیابی مدل‌ها
• 57. امنیت در پلتفرم AI GE
• 58. حریم خصوصی داده‌ها در AI
• 59. اخلاق در هوش مصنوعی
• 60. مقررات AI در جمهوری اسلامی ایران
• 61. کاربرد AI در صنایع ایران
• 62. AI در بهداشت و درمان ایران
• 63. AI در صنعت نفت و گاز ایران
• 64. AI در بانکداری و مالی ایران
• 65. AI در کشاورزی ایران
• 66. AI در حمل و نقل ایران
• 67. AI در آموزش ایران
• 68. AI در خدمات شهری ایران
• 69. AI در توسعه پایدار ایران
• 70. مقدمه‌ای بر contenedorization
• 71. Docker: مبانی و کاربردها
• 72. Docker Compose: ارکستراسیون ساده
• 73. Kubernetes: مبانی و مفاهیم
• 74. استقرار برنامه‌ها در Kubernetes
• 75. مدیریت منابع در Kubernetes
• 76. شبکه‌بندی در Kubernetes
• 77. ذخیره‌سازی در Kubernetes
• 78. امنیت در Kubernetes
• 79. CI/CD با Spring Cloud و Docker
• 80. مقدمه‌ای بر DevSecOps
• 81. پیاده‌سازی DevSecOps در پروژه‌ها
• 82. نظارت و ثبت وقایع در سیستم‌های توزیع شده
• 83. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 84. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری افقی
• 85. مدیریت چرخه عمر برنامه‌ها
• 86. مقدمه‌ای بر معماری‌های Serverless
• 87. کاربرد Serverless در Spring Cloud
• 88. مباحث پیشرفته در Spring Cloud
• 89. به‌روزرسانی و نگهداری سیستم‌های توزیع شده
• 90. بازنگری معماری و بهبودهای آتی
• 91. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آینده