کتاب صوتی جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Eaton AI Platform

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Eaton AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جاوا و اکوسیستم آن
• 2. مفاهیم پایه جاوا: متغیرها، انواع داده و عملگرها
• 3. ساختمان داده‌ها در جاوا: آرایه‌ها و لیست‌ها
• 4. برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا: کلاس‌ها و اشیاء
• 5. مفاهیم وراثت و پلی‌مورفیسم در جاوا
• 6. اینترفیس‌ها و کلاس‌های انتزاعی در جاوا
• 7. مدیریت استثناها در جاوا
• 8. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی در جاوا
• 9. مقدمه‌ای بر Spring Framework
• 10. دیزاین پترن‌های رایج در Spring
• 11. Spring Core: تزریق وابستگی (Dependency Injection)
• 12. Spring AOP: برنامه‌نویسی جنبه‌گرا
• 13. Spring MVC: توسعه وب با Spring
• 14. کار با پایگاه داده در Spring (Spring Data JPA)
• 15. مدیریت تراکنش‌ها در Spring
• 16. امنیت در Spring (Spring Security)
• 17. مقدمه‌ای بر میکروسرویس‌ها
• 18. الگوهای طراحی میکروسرویس
• 19. ارتباطات بین میکروسرویس‌ها: RESTful APIs
• 20. ارتباطات ناهمگام: صف‌های پیام (Message Queues)
• 21. معماری Event-Driven
• 22. معرفی Spring Cloud
• 23. Spring Cloud Config: مدیریت پیکربندی
• 24. Spring Cloud Gateway: مدیریت API
• 25. Spring Cloud Load Balancer: تعادل بار
• 26. Spring Cloud Circuit Breaker: الگوهای مقاومتی
• 27. Spring Cloud Sleuth: ردیابی توزیع‌شده
• 28. Spring Cloud Stream: پردازش جریان داده
• 29. معرفی Docker و کانتینرسازی
• 30. نوشتن Dockerfile برای برنامه‌های جاوا
• 31. استقرار برنامه‌ها با Docker Compose
• 32. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 33. مفاهیم پایه Kubernetes: Pods, Deployments, Services
• 34. استقرار میکروسرویس‌ها با Kubernetes
• 35. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری در Kubernetes
• 36. نظارت و لاگ‌گیری در Kubernetes
• 37. معرفی Eaton
• 38. معماری Eaton Platform
• 39. کامپوننت‌های اصلی Eaton
• 40. توسعه با Eaton SDK
• 41. کار با Eaton APIها
• 42. مدیریت منابع در Eaton
• 43. امنیت در Eaton
• 44. استقرار برنامه‌ها بر روی Eaton
• 45. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 46. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 47. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 48. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 52. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. کار با کتابخانه‌های NLP در پایتون
• 54. ابزارهای رایج در NLP
• 55. توسعه مدل‌های زبانی
• 56. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 57. تکنیک‌های تولید متن
• 58. تکنیک‌های تولید تصویر
• 59. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 60. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای LLMs
• 61. فراخوانی APIهای هوش مصنوعی مولد
• 62. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی مولد با برنامه‌های جاوا
• 63. توسعه چت‌بات‌های هوشمند
• 64. سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. تحلیل احساسات
• 66. تشخیص الگو در داده‌ها
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در اتوماسیون
• 68. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
• 69. مفاهیم HDFS و MapReduce
• 70. Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 71. ابزارهای مدیریت داده‌های بزرگ
• 72. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های جریانی
• 73. امنیت در سیستم‌های داده‌های بزرگ
• 74. مقدمه‌ای بر DevOps
• 75. اصول CI/CD
• 76. ابزارهای CI/CD (Jenkins, GitLab CI)
• 77. تست خودکار در چرخه توسعه
• 78. مدیریت پیکربندی (Ansible, Chef)
• 79. نظارت و لاگ‌گیری در DevOps
• 80. اهمیت تست نفوذ و امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 81. روش‌های تست نفوذ در برنامه‌های وب
• 82. اصول کدنویسی امن
• 83. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 84. اصول اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 85. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 86. پیاده‌سازی معماری‌های مقیاس‌پذیر
• 87. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 88. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس پیشرفته
• 89. الگوهای ارتباطی پیشرفته بین سرویس‌ها
• 90. مدیریت وابستگی‌های پیچیده
• 91. استراتژی‌های استقرار پیشرفته
• 92. طراحی APIهای مقاوم و قابل اتکا
• 93. معرفی ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 94. تحلیل و بهینه‌سازی مصرف منابع
• 95. ملاحظات امنیتی در معماری‌های توزیع‌شده
• 96. اصول طراحی برای دسترس‌پذیری بالا
• 97. مفاهیم Fault Tolerance
• 98. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 99. برنامه‌نویسی واکنشی (Reactive Programming)
• 100. کاربرد جاوا در برنامه‌نویسی واکنشی