فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت و توسعه API با پلتفرم هوش مصنوعی واتسون IBM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و توسعه API با پلتفرم هوش مصنوعی واتسون IBM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و API ها
• 2. آشنایی با پلتفرم هوش مصنوعی واتسون IBM
• 3. مفاهیم کلیدی در توسعه API
• 4. ساختار و اصول طراحی API
• 5. اهمیت RESTful API ها
• 6. مبانی ارتباط با سرویس های وب
• 7. معرفی ابزارهای توسعه واتسون
• 8. محیط توسعه و پیکربندی واتسون
• 9. اولین گام ها در ساخت API با واتسون
• 10. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. کاربرد NLP در تحلیل متن
• 12. استخراج اطلاعات از متن با واتسون
• 13. تحلیل احساسات متن با واتسون
• 14. ترجمه ماشینی با واتسون
• 15. تشخیص موجودیت های نام دار (NER)
• 16. مدل های زبانی و کاربردهای آن
• 17. آموزش مدل های سفارشی NLP
• 18. کاربرد مدل های زبانی در API
• 19. دیباگ کردن و رفع اشکال API
• 20. تست API ها با ابزارهای مختلف
• 21. اصول امنیت در API ها
• 22. احراز هویت و مجوزدهی در API
• 23. استفاده از کلیدهای API
• 24. مدیریت ترافیک API
• 25. بهینه سازی عملکرد API
• 26. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص تصویر
• 27. پردازش و تحلیل تصاویر با واتسون
• 28. استخراج ویژگی های تصویر
• 29. دسته بندی تصاویر با واتسون
• 30. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 31. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص صدا
• 32. پردازش و تحلیل صدا با واتسون
• 33. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 34. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 35. کاربرد هوش مصنوعی در چت بات ها
• 36. طراحی و پیاده سازی چت بات با واتسون
• 37. مدیریت مکالمات چت بات
• 38. پاسخگویی هوشمند به کاربران
• 39. توسعه واسط های کاربری برای چت بات
• 40. کاربرد هوش مصنوعی در سیستم های توصیه گر
• 41. مبانی سیستم های توصیه گر
• 42. پیاده سازی سیستم توصیه گر با واتسون
• 43. تحلیل رفتار کاربران
• 44. شخصی سازی تجربه کاربری
• 45. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده های حجیم
• 46. پردازش داده های بزرگ با واتسون
• 47. استخراج الگوها از داده ها
• 48. پیش بینی روندها با هوش مصنوعی
• 49. مصورسازی داده ها و نتایج
• 50. مبانی یادگیری ماشین
• 51. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین
• 52. یادگیری نظارت شده
• 53. یادگیری بدون نظارت
• 54. یادگیری تقویتی
• 55. کاربرد یادگیری ماشین در API های واتسون
• 56. آموزش مدل های یادگیری ماشین سفارشی
• 57. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
• 58. تنظیم پارامترهای مدل ها
• 59. بهبود دقت مدل ها
• 60. مفاهیم پایگاه داده و ذخیره سازی
• 61. اتصال API به پایگاه داده
• 62. مدیریت داده ها در پایگاه داده
• 63. اصول طراحی پایگاه داده برای API
• 64. امنیت پایگاه داده
• 65. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص ناهنجاری
• 66. شناسایی الگوهای غیرمعمول
• 67. کاربرد در امنیت سایبری
• 68. تشخیص تقلب
• 69. مدیریت ریسک
• 70. مبانی توسعه نرم افزار چابک (Agile)
• 71. نقش API در توسعه چابک
• 72. استفاده از متدولوژی های چابک
• 73. مدیریت پروژه های نرم افزاری
• 74. تیم سازی و همکاری در توسعه
• 75. مبانی DevOps و CI/CD
• 76. اتوماسیون فرآیندهای توسعه
• 77. استقرار پیوسته
• 78. تست پیوسته
• 79. نظارت و نگهداری سیستم ها
• 80. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 81. سوگیری در داده ها و مدل ها
• 82. مسئولیت پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 83. حریم خصوصی و حفاظت از داده ها
• 84. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 85. آینده هوش مصنوعی و توسعه نرم افزار
• 86. روندهای نوظهور در API ها
• 87. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 88. توسعه API های هوشمندتر
• 89. یکپارچه سازی سرویس های مختلف
• 90. مقیاس پذیری و انعطاف پذیری API ها
• 91. استفاده از معماری میکروسرویس
• 92. مزایای میکروسرویس ها
• 93. طراحی API برای میکروسرویس ها
• 94. مدیریت API در محیط میکروسرویس
• 95. امنیت در معماری میکروسرویس
• 96. اصول طراحی API برای موبایل
• 97. بهینه سازی API برای دستگاه های موبایل
• 98. ارتباط API با اپلیکیشن های موبایل
• 99. چالش های توسعه API برای موبایل
• 100. تست API های موبایل