کتاب صوتی FastAPI و Artificial Intelligence APIs: ادغام با Artificial Intelligence APIs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و Artificial Intelligence APIs: ادغام با Artificial Intelligence APIs

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI و کاربردهای آن در هوش مصنوعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه FastAPI
• 3. اصول اولیه ساخت API با FastAPI
• 4. تعریف مسیرها (Routes) و متدها (Methods) در FastAPI
• 5. مدل‌سازی داده‌ها با Pydantic در FastAPI
• 6. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 7. مدیریت پارامترهای مسیر، کوئری و هدر
• 8. کار با فرم‌ها و آپلود فایل در FastAPI
• 9. پاسخ‌های سفارشی و وضعیت‌های HTTP
• 10. مستندسازی خودکار API با Swagger UI و ReDoc
• 11. احراز هویت و مجوزها (Authentication & Authorization) در FastAPI
• 12. امنیت API با OAuth2 و JWT
• 13. کار با پایگاه‌های داده در FastAPI (SQLAlchemy)
• 14. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها از پایگاه داده
• 15. مدیریت تراکنش‌ها در FastAPI
• 16. اصول طراحی RESTful API
• 17. مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 18. انواع مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 20. یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 21. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 24. کار با مدل‌های زبانی از طریق API
• 25. مقدمه‌ای بر تشخیص تصویر و بینایی ماشین
• 26. تکنیک‌های استخراج ویژگی در تصاویر
• 27. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر
• 28. کار با مدل‌های بینایی ماشین از طریق API
• 29. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
• 31. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 32. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده با FastAPI
• 33. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 34. کاربردهای یادگیری تقویتی
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 36. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 37. مقدمه‌ای بر APIهای هوش مصنوعی متن‌باز
• 38. استفاده از Hugging Face Transformers در FastAPI
• 39. پیمایش مدل‌های NLP آماده در Hugging Face
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های NLP
• 41. استفاده از TensorFlow Serving یا PyTorch Serve
• 42. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در FastAPI
• 43. کار با TensorFlow و Keras در FastAPI
• 44. کار با PyTorch در FastAPI
• 45. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
• 46. اصول مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 47. ابزارهای MLOps
• 48. یکپارچه‌سازی FastAPI با ابزارهای MLOps
• 49. اصول طراحی API برای سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 50. بهینه‌سازی عملکرد API برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 51. کشینگ (Caching) در FastAPI
• 52. فشرده‌سازی پاسخ‌ها در FastAPI
• 53. کار با صف‌های پیام (Message Queues) برای پردازش ناهمزمان
• 54. یکپارچه‌سازی FastAPI با Celery
• 55. پردازش داده‌های حجیم در هوش مصنوعی
• 56. مقدمه‌ای بر Big Data و Spark
• 57. استفاده از Spark با FastAPI
• 58. اصول امنیت سایبری در APIهای هوش مصنوعی
• 59. محافظت در برابر حملات رایج
• 60. اعتبارسنجی ورودی‌ها برای جلوگیری از تزریق
• 61. مدیریت کلیدهای API و توکن‌ها
• 62. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده
• 63. تجسم داده‌ها با کتابخانه‌های پایتون
• 64. یکپارچه‌سازی نمودارها و داشبوردها در FastAPI
• 65. اصول طراحی رابط کاربری (UI) برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 66. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های فرانت‌اند
• 67. اتصال FastAPI به فرانت‌اند
• 68. ساخت یک برنامه وب کامل با FastAPI و هوش مصنوعی
• 69. نمونه‌های عملی ادغام FastAPI با APIهای هوش مصنوعی
• 70. ساخت چت‌بات با استفاده از LLMs و FastAPI
• 71. ساخت سیستم تشخیص اشیاء با بینایی ماشین و FastAPI
• 72. ساخت یک سیستم توصیه‌گر فیلم با FastAPI
• 73. ساخت ابزار تحلیل احساسات متن با FastAPI
• 74. ساخت API برای مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 75. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
• 76. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 77. شفافیت و قابلیت تفسیر (Explainability) مدل‌ها
• 78. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف (با رعایت چارچوب)
• 79. هوش مصنوعی در سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
• 80. هوش مصنوعی در آموزش (با رعایت چارچوب)
• 81. هوش مصنوعی در کشاورزی (با رعایت چارچوب)
• 82. هوش مصنوعی در مالی (با رعایت چارچوب بانکداری اسلامی)
• 83. اصول مدیریت خطا در FastAPI
• 84. لاگ‌برداری (Logging) در برنامه‌های FastAPI
• 85. نظارت (Monitoring) بر عملکرد API
• 86. تست‌نویسی (Testing) APIهای FastAPI
• 87. تست واحد (Unit Testing)
• 88. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 89. استقرار (Deployment) برنامه‌های FastAPI
• 90. استقرار در سرورهای ابری (با رعایت قوانین)
• 91. استقرار با استفاده از Docker و Kubernetes
• 92. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 93. طراحی سیستم با استفاده از میکروسرویس‌ها و FastAPI
• 94. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های بزرگ
• 95. بهبود خوانایی و قابلیت نگهداری کد
• 96. پروژه‌های پیشرفته با FastAPI و هوش مصنوعی
• 97. نوآوری در کاربردهای هوش مصنوعی با FastAPI
• 98. آینده FastAPI در اکوسیستم هوش مصنوعی