سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب FastAPI و ساخت APIهای AI for Medical Diagnosis Improvement

کتاب FastAPI و ساخت APIهای AI for Medical Diagnosis Improvement

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب FastAPI و ساخت APIهای AI for Medical Diagnosis Improvement

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به دوره: اهداف و مسیر یادگیری
  • 2. مقدمه‌ای بر APIها و Microservices
  • 3. آشنایی با FastAPI: چرا FastAPI؟ ویژگی‌ها و مزایا
  • 4. نصب و راه‌اندازی FastAPI و Uvicorn
  • 5. ساخت اولین برنامه FastAPI: Hello World
  • 6. Path Operations: مدیریت درخواست‌های GET
  • 7. Path Parameters: استخراج داده از مسیر URL
  • 8. Query Parameters: پارامترهای اختیاری در URL
  • 9. Request Body: ارسال داده با Pydantic مدل‌ها
  • 10. Response Model: تعریف ساختار پاسخ با Pydantic
  • 11. HTTP Status Codes: کنترل وضعیت پاسخ‌ها
  • 12. Form Data و File Uploads در FastAPI
  • 13. Error Handling: استفاده از HTTPException
  • 14. Dependency Injection: مقدمه و کاربردها
  • 15. Dependency Injection: توابع به عنوان وابستگی
  • 16. Dependency Injection: Class-based Dependencies
  • 17. FastAPI Router: سازماندهی کد API
  • 18. CORS - Cross-Origin Resource Sharing
  • 19. Middleware: افزودن لایه‌های عملکردی به API
  • 20. Background Tasks: اجرای عملیات غیرهمزمان
  • 21. مقدمه‌ای بر دیتابیس‌ها و ORM/ODM
  • 22. اتصال FastAPI به PostgreSQL با SQLAlchemy
  • 23. SQLAlchemy Core و SQLAlchemy ORM
  • 24. Pydantic مدل‌ها و یکپارچه‌سازی با SQLAlchemy
  • 25. مدیریت دیتابیس با Alembic (Database Migrations)
  • 26. پیاده‌سازی عملیات CRUD با FastAPI و SQLAlchemy
  • 27. مدیریت ارتباطات (Relationships) در دیتابیس
  • 28. NoSQL Databases: مقدمه (مثال MongoDB)
  • 29. اتصال FastAPI به MongoDB با Motor
  • 30. پیاده‌سازی CRUD با FastAPI و MongoDB
  • 31. امنیت در FastAPI: مفاهیم اولیه
  • 32. OAuth2 و JWT Authentication: مقدمه
  • 33. پیاده‌سازی JWT Authentication
  • 34. Authorization با OAuth2 Scopes
  • 35. مدیریت رمز عبور و Hash کردن
  • 36. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پزشکی
  • 37. چالش‌ها و فرصت‌های AI در تشخیص پزشکی
  • 38. یادگیری ماشین: مروری بر مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 39. یادگیری عمیق: اصول و کاربردها
  • 40. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های پزشکی (Preprocessing)
  • 41. ویژگی‌سازی و انتخاب ویژگی برای داده‌های پزشکی
  • 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 43. ارزیابی مدل‌های ML/DL: Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC)
  • 44. Cross-validation و Overfitting/Underfitting
  • 45. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در پزشکی (DICOM)
  • 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در پزشکی (Clinical NLP)
  • 47. مدل‌های یادگیری عمیق برای تصاویر (CNNs)
  • 48. مدل‌های یادگیری عمیق برای متن (RNNs, Transformers)
  • 49. اخلاق، تعصب و شفافیت در هوش مصنوعی پزشکی
  • 50. حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی (PHI, HIPAA, GDPR)
  • 51. آماده‌سازی مدل‌های ML/DL برای استقرار (Deployment)
  • 52. سریالیزیشن و دی‌سریالیزیشن مدل‌ها (Joblib, Pickle, ONNX, TF SavedModel)
  • 53. بارگذاری و مدیریت مدل‌ها در FastAPI Application
  • 54. ساخت Endpoint برای پیش‌بینی با مدل‌های ML کلاسیک
  • 55. ساخت Endpoint برای پیش‌بینی با مدل‌های DL (تصاویر)
  • 56. ساخت Endpoint برای پیش‌بینی با مدل‌های DL (متن)
  • 57. پیش‌پردازش داده‌های ورودی در داخل API
  • 58. پس‌پردازش نتایج مدل و ساختاردهی پاسخ API
  • 59. مدیریت مدل‌های چندگانه در یک API
  • 60. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
  • 61. استفاده از GPU برای inference در FastAPI (TensorFlow/PyTorch)
  • 62. طراحی Pydantic مدل‌ها برای ورودی/خروجی مدل‌های AI
  • 63. کش کردن نتایج پیش‌بینی برای بهبود عملکرد
  • 64. مدیریت خطاها و استثناها در Pipeline پیش‌بینی
  • 65. آزمایش End-to-End Endpointهای هوش مصنوعی
  • 66. فرمت‌های داده‌های پزشکی: DICOM و Pydicom
  • 67. کار با تصاویر پزشکی (CT, MRI, X-Ray)
  • 68. فرمت‌های داده‌های پزشکی: FHIR و کاربردهای آن
  • 69. Clinical NLP: استخراج اطلاعات از گزارشات پزشکی
  • 70. Anonymization و Pseudonymization داده‌های پزشکی
  • 71. مدیریت داده‌های نامتعادل در تشخیص پزشکی
  • 72. تبیین‌پذیری هوش مصنوعی (XAI) در پزشکی (LIME, SHAP)
  • 73. Bias و Fairness در مدل‌های تشخیص پزشکی: شناسایی و کاهش
  • 74. Human-in-the-Loop در سیستم‌های تشخیص پزشکی
  • 75. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در پزشکی
  • 76. Computer Vision پیشرفته برای تشخیص بیماری‌ها
  • 77. NLP پیشرفته برای تحلیل مقالات و متون علمی پزشکی
  • 78. Multi-modal AI در تشخیص پزشکی (ترکیب تصویر و متن)
  • 79. زمان واقعی (Real-time) و Near Real-time در تشخیص
  • 80. ساخت داشبورد مدیریت و مشاهده نتایج (مثال: Streamlit یا Plotly Dash)
  • 81. Docker: کانتینر‌سازی برنامه FastAPI و مدل‌های AI
  • 82. Docker Compose برای توسعه و تست محلی
  • 83. استقرار FastAPI با Gunicorn و Uvicorn (Production Server)
  • 84. مفاهیم MLOps: چرخه حیات مدل‌های AI
  • 85. استقرار در پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP): اصول
  • 86. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) برای FastAPI
  • 87. مانیتورینگ APIهای هوش مصنوعی (Prometheus, Grafana)
  • 88. لاگ‌برداری مؤثر برای دیباگینگ و تحلیل
  • 89. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها (Model Retraining Pipelines)
  • 90. A/B Testing و Canary Deployment برای مدل‌های AI
  • 91. Performance Tuning FastAPI: Nginx, Load Balancing
  • 92. Rate Limiting و جلوگیری از سوءاستفاده
  • 93. WebSockets برای ارتباطات Real-time (مثال: نظارت لحظه‌ای)
  • 94. Test-Driven Development (TDD) در FastAPI
  • 95. Unit Testing برای Path Operations و Dependencies
  • 96. Integration Testing برای دیتابیس و مدل‌ها
  • 97. End-to-End Testing (E2E) با ابزارهایی مانند Playwright
  • 98. مستندسازی API با OpenAPI (Swagger UI) و Redoc
  • 99. بهینه‌سازی هزینه و مقیاس‌پذیری در ابری
  • 100. جمع‌بندی، منابع و مسیرهای آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.