کتاب صوتی FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Manufacturing

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Manufacturing

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI برای توسعه‌دهندگان
• 2. اصول ساخت APIهای وب مدرن
• 3. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 4. ساخت اولین API ساده با FastAPI
• 5. مدیریت مسیرها و پارامترهای URL
• 6. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 7. تعریف انواع داده و مدل‌ها
• 8. مدیریت درخواست‌های HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 9. ارسال پاسخ‌های JSON
• 10. کار با مدل‌های داده پیچیده
• 11. اعتبارسنجی و تبدیل انواع داده
• 12. مدیریت خطاهای سفارشی
• 13. استفاده از Dependency Injection در FastAPI
• 14. نوشتن تست‌های واحد برای APIها
• 15. اصول تست‌نویسی با pytest
• 16. استفاده از ابزارهای تست خودکار
• 17. امنیت API: احراز هویت (Authentication)
• 18. امنیت API: مجوزدهی (Authorization)
• 19. استفاده از OAuth2 برای امنیت
• 20. مدیریت توکن‌های دسترسی
• 21. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها
• 22. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
• 23. استفاده از SQLAlchemy برای ORM
• 24. مدیریت تراکنش‌های پایگاه داده
• 25. طراحی مدل‌های داده برای پایگاه داده
• 26. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 27. ساخت APIهای مقیاس‌پذیر
• 28. استفاده از Background Tasks
• 29. پشتیبانی از WebSocket برای ارتباط دوطرفه
• 30. مدیریت وضعیت در برنامه‌های Real-time
• 31. اصول اولیه هوش مصنوعی در ساخت API
• 32. معرفی مدل‌های AI برای تولید محتوا
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 34. آموزش مدل‌های سفارشی با TensorFlow/PyTorch
• 35. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 36. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های ML
• 37. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های ML
• 39. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه
• 40. اصول یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 43. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 44. کار با کتابخانه‌های ML فارسی
• 45. ساخت API برای پردازش تصویر
• 46. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 47. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 48. خلاصه‌سازی متن با AI
• 49. ترجمه ماشینی مبتنی بر AI
• 50. ساخت API برای تجزیه و تحلیل احساسات
• 51. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 52. کار با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 53. اصول DevOps برای توسعه API
• 54. استفاده از Docker برای بسته‌بندی API
• 55. استفاده از Docker Compose برای مدیریت سرویس‌ها
• 56. استقرار API در محیط‌های ابری
• 57. مدیریت تنظیمات (Configuration Management)
• 58. مانیتورینگ و لاگ‌برداری API
• 59. استفاده از ابزارهای CI/CD
• 60. اصول معماری میکروسرویس‌ها
• 61. طراحی APIهای مبتنی بر میکروسرویس
• 62. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 63. مدیریت داده در معماری میکروسرویس
• 64. امنیت در معماری میکروسرویس
• 65. مفاهیم DataOps
• 66. ساخت API برای اتوماسیون فرآیندها
• 67. کاربرد AI در بهینه‌سازی تولید
• 68. مدل‌سازی پیش‌بینانه در صنعت
• 69. APIهای هوشمند برای مدیریت زنجیره تامین
• 70. استفاده از AI برای کنترل کیفیت
• 71. APIهای تحلیلگر داده‌های صنعتی
• 72. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT)
• 73. ساخت API برای دستگاه‌های IoT
• 74. امنیت در سیستم‌های IoT
• 75. پردازش داده‌های IoT در زمان واقعی
• 76. کاربرد AI در تحلیل داده‌های IoT
• 77. اصول داده‌کاوی (Data Mining)
• 78. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 79. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 80. الگوریتم‌های پیش‌بینی (Prediction)
• 81. کاربرد AI در کشف الگوهای پنهان
• 82. اصول پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 83. مدل‌های توکنیزاسیون و Lemmatization
• 84. تحلیل معنایی و سینتکتیکی متن
• 85. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 86. ساخت API برای چت‌بات‌های هوشمند
• 87. مدیریت مکالمه در چت‌بات‌ها
• 88. اصول رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX) برای API
• 89. طراحی پرس و جوهای بهینه برای API
• 90. مستندسازی API با Swagger/OpenAPI
• 91. بهبود عملکرد و کاهش تأخیر API
• 92. اصول بهینه‌سازی مصرف منابع
• 93. استفاده از Caching برای افزایش سرعت
• 94. امنیت در برابر حملات رایج وب
• 95. ملاحظات قانونی و شرعی در توسعه API (مطابق الزامات)
• 96. اصول اخلاقی در توسعه APIهای AI
• 97. نگاهی به آینده APIهای AI در صنعت تولید