, ,

کتاب FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Transportation

299,999 تومان399,000 تومان

FastAPI و ساخت APIهای AI برای آینده حمل و نقل FastAPI و ساخت APIهای AI برای آینده حمل و نقل آیا آماده‌اید تا نقش کلیدی در تحول صنعت حمل و نقل ایفا کنید؟ آیا می‌خواهید ابزارهایی بسازید که آینده تحرک را…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Transportation

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره و چرا FastAPI برای آینده حمل‌ونقل؟
  • 2. مقدمه‌ای بر HTTP، REST و APIهای مدرن
  • 3. نصب پایتون، محیط‌های مجازی و ابزارهای توسعه
  • 4. مروری بر اصول برنامه‌نویسی شی‌گرا در پایتون
  • 5. کار با Type Hinting برای کد خواناتر و قابل اطمینان‌تر
  • 6. مبانی برنامه‌نویسی ناهمزمان (async/await) در پایتون
  • 7. آشنایی با ابزارهای مدیریت پکیج (pip, Poetry)
  • 8. ساختار پروژه استاندارد پایتون برای APIها
  • 9. نصب FastAPI و سرور Uvicorn
  • 10. ساخت اولین API با FastAPI ("Hello World")
  • 11. عملیات Path: ساخت Endpoint با متد GET
  • 12. پارامترهای مسیر (Path Parameters) برای شناسایی منابع
  • 13. اعتبارسنجی پارامترهای مسیر با Pydantic
  • 14. پارامترهای پرس‌وجو (Query Parameters) برای فیلتر و مرتب‌سازی
  • 15. مقادیر پیش‌فرض و پارامترهای اختیاری
  • 16. مدل‌های داده با Pydantic برای تعریف ساختار Request Body
  • 17. عملیات Path: متد POST برای ارسال داده جدید
  • 18. عملیات Path: متدهای PUT و DELETE برای به‌روزرسانی و حذف
  • 19. تعریف Response Model برای خروجی‌های API
  • 20. مدیریت خطاها و برگرداندن HTTPException
  • 21. Dependency Injection: مقدمه و مزایا
  • 22. Dependency Injection: تزریق تابع به عنوان وابستگی
  • 23. Dependency Injection: تزریق کلاس به عنوان وابستگی
  • 24. استفاده از `Depends` برای اعتبارسنجی و پیش‌پردازش
  • 25. Security: معرفی OAuth2 و JSON Web Tokens (JWT)
  • 26. Security: پیاده‌سازی OAuth2 Password Flow
  • 27. Security: احراز هویت با JWT در FastAPI
  • 28. Security: هش کردن رمز عبور و مدیریت کاربران
  • 29. Routers: ماژولار کردن کد با APIRouter
  • 30. شامل کردن Routers در برنامه اصلی
  • 31. Middleware در FastAPI برای پردازش درخواست/پاسخ
  • 32. Cross-Origin Resource Sharing (CORS) و تنظیمات آن
  • 33. معرفی پایگاه‌های داده رابطه‌ای و ORMها
  • 34. SQLAlchemy Core: اتصال به دیتابیس و تعریف جداول
  • 35. SQLAlchemy Core: عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف)
  • 36. SQLAlchemy ORM: تعریف مدل‌ها برای اشیای پایتون
  • 37. SQLAlchemy ORM: ساخت Session و مدیریت تراکنش‌ها
  • 38. SQLAlchemy ORM: پیاده‌سازی عملیات CRUD با مدل‌ها
  • 39. استفاده از درایورهای پایگاه داده ناهمزمان (Async Drivers)
  • 40. ادغام SQLAlchemy و AsyncSession با FastAPI
  • 41. مدیریت مهاجرت‌های دیتابیس با Alembic
  • 42. Alembic: ساخت Migration اولیه و اضافه کردن تغییرات
  • 43. Alembic: اعمال و بازگشت Migrationها
  • 44. معرفی پایگاه داده NoSQL (مثلاً MongoDB)
  • 45. اتصال به MongoDB با کتابخانه Motor در FastAPI
  • 46. عملیات CRUD با Motor برای دیتابیس‌های NoSQL
  • 47. مدیریت Transactionها در پایگاه داده‌های مختلف
  • 48. Background Tasks برای اجرای کارهای غیرهمزمان
  • 49. WebSockets: مقدمه و کاربردها در حمل‌ونقل
  • 50. WebSockets: ساخت یک API برای ارتباط دوطرفه (مثلاً ردیابی زنده)
  • 51. آپلود فایل و سرویس‌دهی به فایل‌های استاتیک
  • 52. تست کردن برنامه‌های FastAPI با Pytest
  • 53. تست کردن: Mocking Dependencies در Pytest
  • 54. لاگ‌گیری (Logging) در FastAPI برای عیب‌یابی و پایش
  • 55. استراتژی‌های Caching برای بهبود عملکرد API
  • 56. سیستم‌های صف (Queueing Systems) برای وظایف سنگین و زمان‌بر
  • 57. Exception Handling پیشرفته با Custom Exception Handlers
  • 58. Custom Decorators و Middlewareهای سفارشی
  • 59. تولید کلاینت‌های API از OpenAPI Specification
  • 60. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کاربردها
  • 61. انواع مدل‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی، شبکه‌های عصبی)
  • 62. انتخاب چارچوب ML مناسب (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 63. بارگذاری و ذخیره‌سازی مدل‌های ML (pickle, joblib, ONNX)
  • 64. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده برای Inference مدل
  • 65. ساخت یک API ساده برای Inference مدل یادگیری ماشین
  • 66. Batch Prediction در مقابل Real-time Prediction
  • 67. مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 68. مبانی MLOps (Machine Learning Operations) برای استقرار پایدار
  • 69. معرفی چالش‌های هوش مصنوعی در صنعت حمل‌ونقل
  • 70. کار با داده‌های مکانی-زمانی (Geospatial Data)
  • 71. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل Geospatial (Shapely, GeoPandas)
  • 72. ساخت API برای مسیریابی و بهینه‌سازی مسیر (با OpenStreetMap/OSRM)
  • 73. API پیش‌بینی ترافیک با استفاده از مدل‌های ML
  • 74. API برای داده‌های حمل‌ونقل عمومی (GTFS – General Transit Feed Specification)
  • 75. شناسایی پلاک و وسایل نقلیه با بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 76. API برای مدیریت و ردیابی ناوگان (Fleet Management)
  • 77. پیش‌بینی تقاضا در تاکسی‌های آنلاین و سرویس‌های اشتراکی
  • 78. سیستم‌های توصیه‌گر برای حمل‌ونقل (مثلاً بهترین وسیله یا مسیر)
  • 79. داده‌های سنسور IoT در وسایل نقلیه (تله‌ماتیک)
  • 80. پردازش و تحلیل داده‌های IoT از وسایل نقلیه با FastAPI
  • 81. API برای تشخیص ناهنجاری در رفتار رانندگی یا عملکرد وسیله
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تامین
  • 83. پردازش زبان طبیعی (NLP) در پشتیبانی مشتری حمل‌ونقل
  • 84. API برای سیستم‌های مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 85. پیش‌بینی خرابی قطعات خودرو با ML (Predictive Maintenance)
  • 86. API برای تحلیل داده‌های سنسور خودروهای خودران
  • 87. شبیه‌سازی و تست مدل‌های AI در محیط‌های حمل‌ونقل
  • 88. API برای تعامل با سیستم‌های کنترل ترافیک هوشمند (ITS)
  • 89. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از AI در حمل‌ونقل
  • 90. Containerization با Docker برای برنامه‌های FastAPI
  • 91. Docker Compose برای مدیریت چندین سرویس (API، دیتابیس، مدل)
  • 92. اصول استقرار (Deployment) با Gunicorn و Nginx/Traefik
  • 93. معرفی Kubernetes و مفاهیم ارکستراسیون کانتینرها
  • 94. CI/CD Pipeline برای FastAPI AI Apps (مثلاً با GitHub Actions)
  • 95. مانیتورینگ API با ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana
  • 96. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های AI (Drift detection, data quality)
  • 97. بهینه‌سازی عملکرد FastAPI با استفاده از async/await و تنظیمات
  • 98. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری افقی و عمودی برای APIهای حمل‌ونقل
  • 99. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی در توسعه APIهای AI برای حمل‌ونقل
  • 100. **استقرار و مانیتورینگ APIهای FastAPI با Docker و ابزارهای CI/CD**





FastAPI و ساخت APIهای AI برای آینده حمل و نقل


FastAPI و ساخت APIهای AI برای آینده حمل و نقل

آیا آماده‌اید تا نقش کلیدی در تحول صنعت حمل و نقل ایفا کنید؟ آیا می‌خواهید ابزارهایی بسازید که آینده تحرک را شکل دهند؟ این دوره آموزشی، دروازه ورود شما به دنیای هیجان‌انگیز توسعه APIهای هوشمند با استفاده از FastAPI و هوش مصنوعی است.

در این دوره، شما یاد می‌گیرید چگونه با سرعت و دقت، APIهای قدرتمندی طراحی کنید که قادر به پردازش داده‌های پیچیده، اتخاذ تصمیمات هوشمند و ارائه خدمات نوآورانه در حوزه حمل و نقل باشند. از خودروهای خودران گرفته تا سیستم‌های مدیریت ترافیک بهینه، پتانسیل‌های این فناوری‌ها بی‌شمار است و این دوره به شما توانایی خلق آن‌ها را خواهد داد.

درباره دوره: APIs هوشمند، آینده حمل و نقل

این دوره جامع، شما را با مفاهیم کلیدی FastAPI، یکی از سریع‌ترین و مدرن‌ترین فریم‌ورک‌های پایتون برای ساخت API، آشنا می‌کند. اما فراتر از آن، تمرکز اصلی بر روی ادغام قدرت هوش مصنوعی با این APIهاست تا بتوانید راه‌حل‌های پیشرفته‌ای برای چالش‌های پیش روی صنعت حمل و نقل ارائه دهید. ما قدم به قدم شما را در فرآیند طراحی، پیاده‌سازی و استقرار APIهایی که قادر به یادگیری، پیش‌بینی و بهینه‌سازی هستند، همراهی خواهیم کرد.

موضوعات کلیدی: توانمندسازی آینده با کد

با گذراندن این دوره، شما دانش و مهارت لازم را برای درک و پیاده‌سازی موضوعات حیاتی در زمینه توسعه APIهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای حمل و نقل کسب خواهید کرد. این موضوعات شامل:

  • آشنایی عمیق با FastAPI و قابلیت‌های منحصر به فرد آن
  • اصول و تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مرتبط با حمل و نقل
  • طراحی و ساخت APIهای RESTful با استفاده از FastAPI
  • مدیریت داده‌های حجیم و پیچیده در حوزه حمل و نقل
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیش‌بینی ترافیک، مسیریابی بهینه و مدیریت ناوگان
  • ادغام مدل‌های یادگیری ماشین با APIها برای تصمیم‌گیری‌های پویا
  • تکنیک‌های استقرار و مقیاس‌پذیری APIها
  • کاربرد عملی هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران، حمل و نقل عمومی و لجستیک
  • امنیت و اعتبار سنجی در APIهای حمل و نقل
  • مباحث پیشرفته و روندهای آینده در این حوزه

مخاطبان دوره: سازندگان فردای حمل و نقل

این دوره برای افراد و گروه‌های زیر ایده‌آل است:

  • توسعه‌دهندگان پایتون: کسانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه توسعه API و هوش مصنوعی ارتقا دهند.
  • مهندسان نرم‌افزار: که به دنبال یادگیری ابزارهای مدرن برای ساخت سیستم‌های پیچیده حمل و نقل هستند.
  • دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی: علاقه‌مند به پیاده‌سازی مدل‌های خود در قالب APIهای کاربردی و مقیاس‌پذیر.
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط: مانند مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی، عمران و مکانیک که می‌خواهند دانش نظری خود را با مهارت‌های عملی ترکیب کنند.
  • کارآفرینان و صاحبان کسب و کار: که ایده‌های نوآورانه در حوزه حمل و نقل دارند و به دنبال ابزارهای قدرتمند برای تحقق آن‌ها هستند.
  • هر کسی که شیفته نوآوری در صنعت حمل و نقل است و می‌خواهد در خط مقدم این تحول قرار گیرد.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ آینده را با کد بسازید!

آینده حمل و نقل در حال دگرگونی است و هوش مصنوعی نقش کلیدی در این تحول ایفا می‌کند. این دوره فرصتی استثنایی برای شماست تا:

  • مهارت‌های پرطرفدار را بیاموزید: FastAPI یکی از سریع‌ترین فریم‌ورک‌های وب در حال رشد است و تقاضا برای توسعه‌دهندگان مسلط به آن بسیار بالاست.
  • نقش‌آفرین تغییر باشید: با یادگیری چگونگی ساخت APIهای مبتنی بر هوش مصنوعی، در خط مقدم نوآوری در صنعت حیاتی حمل و نقل قرار می‌گیرید.
  • پروژه‌های واقعی خلق کنید: از ساخت سیستم‌های مسیریابی هوشمند گرفته تا بهینه‌سازی جریان ترافیک، با دانش این دوره می‌توانید راه‌حل‌های عملی ارائه دهید.
  • فرصت‌های شغلی خود را گسترش دهید: متخصصان توسعه API و هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل، از جمله مشاغلی هستند که بیشترین رشد را تجربه می‌کنند.
  • قدرت تحلیل و پیش‌بینی را به دست آورید: یاد بگیرید چگونه با استفاده از داده‌ها، پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهید و سیستم‌های حمل و نقل را هوشمندتر کنید.
  • به جامعه جهانی توسعه‌دهندگان بپیوندید: دانش خود را با جامعه فعال FastAPI و AI به اشتراک بگذارید و از تجربیات دیگران بهره‌مند شوید.

سرفصل‌های جامع دوره: سفری 100 مرحله‌ای به سوی تسلط

این دوره آموزشی شامل بیش از 100 سرفصل متنوع و کاربردی است که شما را گام به گام از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته هدایت می‌کند. ما اطمینان می‌دهیم که هیچ جنبه‌ای از توسعه APIهای AI برای حمل و نقل از قلم نیفتاده است. در زیر به برخی از این سرفصل‌های کلیدی اشاره می‌کنیم:

  • مبانی پایتون برای توسعه API
  • آشنایی با معماری Microservices
  • نصب و راه‌اندازی FastAPI
  • انواع مسیرها (Routes) و پارامترها در FastAPI
  • مدل‌سازی داده با Pydantic
  • عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete)
  • مدیریت خطا و استثناها
  • احراز هویت و مجوزها (Authentication & Authorization)
  • اتصال به پایگاه داده (SQLAlchemy, MongoDB)
  • مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • پیش‌پردازش داده‌های حمل و نقل
  • الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی
  • الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تحلیل
  • مدل‌های شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • کار با کتابخانه‌های AI مانند TensorFlow و PyTorch
  • ساخت API برای مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • توسعه API برای سیستم‌های مسیریابی بهینه
  • APIهای مدیریت ناوگان و لجستیک
  • کاربرد AI در خودروهای خودران (مفاهیم پایه)
  • پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های متنی
  • کار با داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • تست و اطمینان از کیفیت APIها
  • دیباگ کردن و بهینه‌سازی عملکرد
  • استقرار (Deployment) APIها بر روی سرور (Docker, Cloud Platforms)
  • امنیت APIها در برابر حملات رایج
  • ساخت APIهای Real-time با WebSockets
  • مقدمه‌ای بر Q&A در APIها
  • بررسی APIهای موفق در حوزه حمل و نقل
  • روندهای آینده در AI برای حمل و نقل
  • و بیش از 70 سرفصل کاربردی دیگر…

همین الان ثبت نام کنید و آینده حمل و نقل را بسازید!


📚 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

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

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


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Transportation”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا