کتاب صوتی جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Didi AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Didi AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جاوا و اکوسیستم آن
• 2. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
• 3. مفاهیم پایه زبان جاوا: متغیرها، انواع داده، عملگرها
• 4. ساختارهای کنترلی در جاوا: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 5. آرایه‌ها و کالکشن‌ها در جاوا
• 6. مدیریت استثناها (Exceptions) در جاوا
• 7. برنامه‌نویسی شیءگرا: وراثت، پلی‌مورفیسم، انتزاع
• 8. کلاس‌ها و اشیاء در جاوا
• 9. اینترفیس‌ها و کلاس‌های انتزاعی
• 10. مدیریت حافظه و Garbage Collection در جاوا
• 11. کار با رشته‌ها (Strings) در جاوا
• 12. ورودی/خروجی (I/O) در جاوا
• 13. مفاهیم مولتی‌تریدینگ (Multithreading) در جاوا
• 14. همگام‌سازی (Synchronization) در جاوا
• 15. شبکه‌سازی در جاوا: سوکت‌ها و پروتکل‌ها
• 16. کار با پایگاه داده در جاوا: JDBC
• 17. مقدمه‌ای بر Spring Framework
• 18. اصول طراحی Spring: Inversion of Control (IoC) و Dependency Injection (DI)
• 19. Spring Core: Bean Factory و ApplicationContext
• 20. Spring AOP: جنبه‌گرا در برنامه‌نویسی
• 21. Spring MVC: توسعه برنامه‌های وب
• 22. Spring Boot: راه‌اندازی سریع برنامه‌ها
• 23. پیکربندی Spring Boot
• 24. Spring Boot Starters
• 25. مدیریت خطا در Spring Boot
• 26. امنیت در Spring Boot: Spring Security
• 27. کار با پایگاه داده در Spring Boot: Spring Data JPA
• 28. Spring Data Redis
• 29. Spring Batch
• 30. مقدمه‌ای بر Microservices Architecture
• 31. اصول طراحی Microservices
• 32. ارتباط بین Microservices: RESTful APIs
• 33. ارتباط بین Microservices: Messaging Queues (RabbitMQ)
• 34. اکتشاف سرویس (Service Discovery): Eureka
• 35. مدیریت پیکربندی توزیع‌شده: Spring Cloud Config
• 36. امنیت در Microservices
• 37. موازنه بار (Load Balancing): Ribbon
• 38. مدار شکن (Circuit Breaker): Hystrix
• 39. رصد و پایش (Monitoring): Spring Boot Admin
• 40. مستندسازی API: Swagger/OpenAPI
• 41. مقدمه‌ای بر Spring Cloud Didi AI
• 42. معرفی ابزارهای توسعه هوش مصنوعی
• 43. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 44. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 45. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 46. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 51. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 52. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 54. تکنیک‌های fine-tuning مدل‌های زبانی
• 55. کاربرد LLMs در توسعه برنامه‌های کاربردی
• 56. ادغام LLMs با Spring Boot
• 57. توسعه API برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 58. پیاده‌سازی سرویس‌های توزیع‌شده هوش مصنوعی
• 59. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 60. پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 61. مقدمه‌ای بر Apache Kafka
• 62. کاربرد Kafka در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 63. مقدمه‌ای بر Docker
• 64. استفاده از Docker برای Microservices
• 65. استفاده از Docker Compose
• 66. استقرار (Deployment) برنامه‌های Spring Cloud
• 67. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 68. مفاهیم پایه Kubernetes
• 69. استقرار برنامه‌های Spring Cloud روی Kubernetes
• 70. مدیریت چرخه حیات (Lifecycle) برنامه‌ها
• 71. رصد و پایش در محیط‌های توزیع‌شده
• 72. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. طراحی برای مقیاس‌پذیری
• 74. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 75. تست خودکار (Automated Testing)
• 76. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 77. تست End-to-End
• 78. اصول DevOps
• 79. CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 80. امنیت در چرخه توسعه نرم‌افزار (DevSecOps)
• 81. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 82. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 83. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 84. آینده توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی
• 85. مطالعه موردی: توسعه یک برنامه هوش مصنوعی با Spring Cloud
• 86. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی