کتاب صوتی جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Microchip Technology AI Platform

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Microchip Technology AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر جاوا و مفاهیم پایه
• 2. انواع داده ها و عملگرها در جاوا
• 3. ساختارهای کنترلی: شرط ها و حلقه ها
• 4. برنامه نویسی شیءگرا در جاوا: کلاس ها و اشیاء
• 5. وراثت، پلی‌مورفیسم و انتزاع در جاوا
• 6. مدیریت خطاها و استثناها در جاوا
• 7. کار با مجموعه ها (Collections) در جاوا
• 8. رشته ها و کار با آنها در جاوا
• 9. ورودی/خروجی (I/O) در جاوا
• 10. مفاهیم چندنخی (Multithreading) در جاوا
• 11. همگام سازی و قفل گذاری در جاوا
• 12. شبکه و سوکت پروگرمینگ در جاوا
• 13. کار با پایگاه داده ها (JDBC) در جاوا
• 14. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس
• 15. اصول طراحی میکروسرویس
• 16. ارتباطات بین میکروسرویس ها
• 17. الگوهای طراحی میکروسرویس
• 18. Spring Framework: مفاهیم پایه
• 19. Spring Boot: راه اندازی سریع برنامه ها
• 20. Spring Data JPA: مدیریت پایگاه داده
• 21. Spring Security: امنیت برنامه ها
• 22. RESTful APIs با Spring Boot
• 23. مقدمه ای بر Spring Cloud
• 24. Service Discovery با Spring Cloud Netflix Eureka
• 25. Configuration Management با Spring Cloud Config
• 26. Circuit Breaker Pattern با Spring Cloud Netflix Hystrix
• 27. API Gateway با Spring Cloud Gateway
• 28. Distributed Tracing با Spring Cloud Sleuth
• 29. Message Queues در میکروسرویس ها (RabbitMQ/Kafka)
• 30. تست در محیط میکروسرویس
• 31. استقرار (Deployment) میکروسرویس ها
• 32. کانتینرسازی با Docker
• 33. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
• 34. مقدمه ای بر Microchip Technology
• 35. معماری سیستم های تعبیه شده (Embedded Systems)
• 36. برنامه نویسی سطح پایین در Microchip
• 37. میکروکنترلرهای PIC
• 38. میکروکنترلرهای AVR
• 39. ارتباط سریال (UART, SPI, I2C) در Microchip
• 40. کار با GPIO در Microchip
• 41. مدیریت حافظه در سیستم های تعبیه شده
• 42. تشخیص و رفع اشکال در Microchip
• 43. مقدمه ای بر پلتفرم هوش مصنوعی
• 44. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 45. یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 46. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 47. شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)
• 48. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 49. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 50. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 51. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 52. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 53. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 54. توسعه مدل های هوش مصنوعی
• 55. ارزیابی مدل های هوش مصنوعی
• 56. استقرار مدل های هوش مصنوعی
• 57. اخلاق در هوش مصنوعی
• 58. امنیت در هوش مصنوعی
• 59. مقدمه ای بر AI Platform
• 60. معماری پلتفرم های AI
• 61. ابزارهای توسعه AI
• 62. مدیریت داده ها برای AI
• 63. آموزش مدل ها در پلتفرم AI
• 64. استنتاج (Inference) در پلتفرم AI
• 65. نظارت و مدیریت پلتفرم AI
• 66. ابزارهای MLOps
• 67. پایپ لاین های خودکار در AI
• 68. مدیریت نسخه در AI
• 69. امنیت پلتفرم AI
• 70. ملاحظات قانونی و انطباق در AI
• 71. کاربرد AI در صنعت
• 72. کاربرد AI در سلامت
• 73. کاربرد AI در مالی
• 74. کاربرد AI در حمل و نقل
• 75. کاربرد AI در آموزش
• 76. کاربرد AI در کشاورزی
• 77. کاربرد AI در رباتیک
• 78. کاربرد AI در تحلیل داده
• 79. کاربرد AI در خدمات مشتری
• 80. کاربرد AI در اتوماسیون
• 81. مباحث پیشرفته در AI
• 82. بهینه سازی مدل ها
• 83. فشرده سازی مدل ها
• 84. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
• 85. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 86. هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)
• 87. پردازشگرهای تخصصی AI (GPU, TPU)
• 88. پلتفرم های ابری برای AI
• 89. محیط های توسعه توزیع شده
• 90. مدیریت پروژه های AI
• 91. مقدمه ای بر Spring Cloud Microchip Technology AI Platform
• 92. یکپارچه سازی Spring Cloud و Microchip
• 93. کاربرد AI در سیستم های Microchip
• 94. توسعه میکروسرویس های AI
• 95. استقرار مدل های AI بر روی Microchip
• 96. ارتباط میکروسرویس ها با دستگاه های Microchip
• 97. پلتفرم های AI برای دستگاه های تعبیه شده
• 98. امنیت در سیستم های ترکیبی
• 99. تست و اعتبارسنجی سیستم های ترکیبی
• 100. آینده AI و سیستم های تعبیه شده