سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت سیستم های Machine Learning Platform Backend با اکسپرس.js

کتاب ساخت سیستم های Machine Learning Platform Backend با اکسپرس.js

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم های Machine Learning Platform Backend با اکسپرس.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: اکسپرس (Express.js)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و آشنایی با اکسپرس.js
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه اکسپرس.js
  • 3. ساختار پروژه در اکسپرس.js
  • 4. مفاهیم پایه HTTP و RESTful API
  • 5. ایجاد اولین سرور اکسپرس
  • 6. مدیریت درخواست‌ها (Requests) و پاسخ‌ها (Responses)
  • 7. مسیریابی (Routing) در اکسپرس.js
  • 8. استفاده از middleware در اکسپرس.js
  • 9. مدیریت خطاها در اکسپرس.js
  • 10. کار با فایل‌های JSON و داده‌ها
  • 11. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
  • 12. عملیات CRUD با PostgreSQL در اکسپرس
  • 13. استفاده از ORM (Sequelize) برای PostgreSQL
  • 14. مدیریت session و کوکی‌ها
  • 15. احراز هویت (Authentication) با JWT
  • 16. مجوزدهی (Authorization) در اکسپرس.js
  • 17. امنیت API در اکسپرس.js
  • 18. مدیریت فرم‌ها و ورودی‌های کاربر
  • 19. آپلود فایل در اکسپرس.js
  • 20. استفاده از template engines (مانند EJS)
  • 21. رندر کردن صفحات HTML پویا
  • 22. اتصال به پایگاه داده MongoDB
  • 23. عملیات CRUD با MongoDB در اکسپرس
  • 24. استفاده از ODM (Mongoose) برای MongoDB
  • 25. طراحی و پیاده‌سازی RESTful API پیشرفته
  • 26. مستندسازی API با Swagger/OpenAPI
  • 27. معماری Microservices با اکسپرس.js
  • 28. ارتباط بین سرویس‌ها (IPC)
  • 29. استفاده از صف پیام (Message Queue) مانند RabbitMQ
  • 30. پیاده‌سازی WebSocket برای ارتباط Real-time
  • 31. مدیریت کش (Caching) با Redis
  • 32. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
  • 33. استقرار (Deployment) اپلیکیشن اکسپرس
  • 34. مانیتورینگ و لاگینگ اپلیکیشن
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد اکسپرس.js
  • 36. تست واحد (Unit Testing) در اکسپرس
  • 37. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 38. مفاهیم CI/CD
  • 39. امنیت در CI/CD
  • 40. کار با سرویس‌های ابری (مانند AWS, Azure)
  • 41. استفاده از Serverless Functions با اکسپرس
  • 42. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies)
  • 43. کار با ابزارهای Build (مانند Webpack)
  • 44. مفاهیم Front-end Frameworks (مانند React, Vue)
  • 45. اتصال اکسپرس به Front-end Frameworks
  • 46. مدیریت State در Front-end
  • 47. الگوهای طراحی Backend
  • 48. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده
  • 49. اصول طراحی پایگاه داده NoSQL
  • 50. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
  • 51. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 52. مفاهیم Data Warehousing
  • 53. مقدمات Machine Learning
  • 54. انواع الگوریتم‌های Machine Learning
  • 55. آماده‌سازی داده‌ها برای ML
  • 56. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 57. آموزش مدل‌های Supervised Learning
  • 58. مدل‌های Classification (مانند Logistic Regression, SVM)
  • 59. مدل‌های Regression (مانند Linear Regression, Polynomial Regression)
  • 60. ارزیابی مدل‌های Supervised Learning
  • 61. آموزش مدل‌های Unsupervised Learning
  • 62. مدل‌های Clustering (مانند K-Means)
  • 63. مدل‌های Dimensionality Reduction (مانند PCA)
  • 64. ارزیابی مدل‌های Unsupervised Learning
  • 65. آموزش مدل‌های Deep Learning
  • 66. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 67. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 68. استفاده از TensorFlow.js در Backend
  • 69. استفاده از PyTorch در Backend (با ابزارهای ارتباطی)
  • 70. پیاده‌سازی API برای مدل‌های ML
  • 71. انتشار مدل‌های ML به عنوان سرویس
  • 72. مدیریت Versioning مدل‌های ML
  • 73. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های ML
  • 74. بازآموزی (Retraining) مدل‌های ML
  • 75. مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML Platform
  • 76. مدیریت منابع محاسباتی برای ML
  • 77. امنیت در ML Platforms
  • 78. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 79. مقدمات Data Engineering
  • 80. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 81. پردازش توزیع‌شده داده‌ها (مانند Spark)
  • 82. ذخیره‌سازی داده‌ها (Data Lakes, Data Warehouses)
  • 83. تکنیک‌های ETL
  • 84. مفاهیم Data Governance
  • 85. مدیریت Metadata
  • 86. اصول DevOps برای ML
  • 87. خودکارسازی فرآیندهای ML
  • 88. مدیریت زیرساخت برای ML
  • 89. ابزارهای Orchestration (مانند Airflow)
  • 90. کار با GitOps
  • 91. مفاهیم MLOps
  • 92. چرخه حیات یک پروژه ML
  • 93. استقرار مدل‌های ML در Production
  • 94. پایش و نگهداری مدل‌های ML
  • 95. بازخورد و بهبود مدل‌ها
  • 96. مقدمات امنیت سایبری در سیستم‌های Backend
  • 97. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
  • 98. اصول رمزنگاری در APIها
  • 99. پیاده‌سازی سیستم‌های لاگینگ امن
  • 100. مدیریت دسترسی‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده

📚 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.