اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول طراحی اپلیکیشن های موبایل برای قابلیت ارائه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered Services)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول طراحی اپلیکیشن های موبایل برای قابلیت ارائه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-powered Services)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: توسعه اپلیکیشن موبایل**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه نویسی و الگوریتم ها
• 2. آشنایی با سیستم عامل های موبایل (Android و iOS)
• 3. معماری اپلیکیشن های موبایل
• 4. زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در توسعه موبایل (Java, Kotlin, Swift, Dart/Flutter, React Native)
• 5. ابزارهای توسعه موبایل (Android Studio, Xcode, VS Code)
• 6. نصب و راه اندازی محیط توسعه
• 7. آشنایی با مفاهیم UI و UX در موبایل
• 8. اصول طراحی رابط کاربری (UI Design Principles)
• 9. اصول تجربه کاربری (UX Design Principles)
• 10. نرم افزارهای طراحی UI/UX (Figma, Adobe XD)
• 11. کامپوننت های اصلی UI در Android (TextView, EditText, Button, ImageView, etc.)
• 12. کامپوننت های اصلی UI در iOS (UILabel, UITextField, UIButton, UIImageView, etc.)
• 13. Layout ها در Android (LinearLayout, RelativeLayout, ConstraintLayout, etc.)
• 14. Layout ها در iOS (Auto Layout, Stack View)
• 15. کار با تصاویر و منابع در اپلیکیشن
• 16. مدیریت ریسورس ها (تصاویر، صداها، فونت ها)
• 17. Navigation در اپلیکیشن های موبایل (Activity, Fragment, Navigation Controller)
• 18. پیاده سازی Navigation Drawer
• 19. پیاده سازی Tab Layout
• 20. پیاده سازی Bottom Navigation
• 21. ذخیره سازی داده ها (Shared Preferences, UserDefaults)
• 22. ذخیره سازی داده ها (SQLite Database)
• 23. ذخیره سازی داده ها (Realm Database)
• 24. ارتباط با سرور (REST API)
• 25. فرمت های داده (JSON, XML)
• 26. کتابخانه های HTTP Client (Retrofit, Alamofire)
• 27. Async Task و Coroutines برای انجام عملیات پس زمینه
• 28. Thread ها و Handler ها
• 29. کار با Location Services (GPS, Network Location)
• 30. Maps API (Google Maps, Apple Maps)
• 31. Notification ها (Push Notifications, Local Notifications)
• 32. Broadcast Receiver ها
• 33. Content Provider ها
• 34. آشنایی با هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)
• 35. انواع الگوریتم های یادگیری ماشین (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
• 36. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه های عصبی (Neural Networks)
• 37. ابزارهای یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• 38. API های هوش مصنوعی (Google AI, Microsoft Azure AI, IBM Watson)
• 39. مفاهیم خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی در موبایل
• 40. پردازش زبان طبیعی (NLP) در موبایل
• 41. تشخیص گفتار (Speech Recognition) در موبایل
• 42. تشخیص تصویر (Image Recognition) در موبایل
• 43. بینایی ماشین (Computer Vision) در موبایل
• 44. توصیه گرها (Recommender Systems) در موبایل
• 45. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در موبایل
• 46. دستیارهای مجازی (Virtual Assistants) در موبایل
• 47. پیاده سازی یک اپلیکیشن تشخیص چهره
• 48. پیاده سازی یک اپلیکیشن تشخیص اشیا
• 49. پیاده سازی یک اپلیکیشن پاسخگویی به سوالات
• 50. پیاده سازی یک اپلیکیشن ترجمه متن
• 51. بهینه سازی اپلیکیشن های هوش مصنوعی برای موبایل (Performance Optimization)
• 52. مدیریت حافظه در اپلیکیشن های هوش مصنوعی
• 53. مصرف انرژی در اپلیکیشن های هوش مصنوعی
• 54. روش های کاهش حجم مدل های هوش مصنوعی
• 55. پیاده سازی AI Edge Computing در موبایل
• 56. TensorFlow Lite
• 57. Core ML
• 58. ML Kit
• 59. امنیت در اپلیکیشن های هوش مصنوعی
• 60. حریم خصوصی کاربران در اپلیکیشن های هوش مصنوعی
• 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 62. تست و عیب یابی اپلیکیشن های موبایل
• 63. واحد تست (Unit Testing)
• 64. تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 65. تست UI (UI Testing)
• 66. ابزارهای تست خودکار (Appium, Espresso, XCUITest)
• 67. اشکال زدایی (Debugging) اپلیکیشن
• 68. نظارت بر عملکرد اپلیکیشن (Performance Monitoring)
• 69. ابزارهای تحلیل اپلیکیشن (Firebase Analytics, Google Analytics)
• 70. روش های بازاریابی اپلیکیشن موبایل (App Store Optimization - ASO)
• 71. بهینه سازی لیست اپلیکیشن در App Store و Google Play
• 72. تبلیغات اپلیکیشن (Mobile Advertising)
• 73. روش های کسب درآمد از اپلیکیشن (In-App Purchases, Subscriptions, Advertising)
• 74. منتشر کردن اپلیکیشن در App Store و Google Play
• 75. به روز رسانی اپلیکیشن
• 76. مدیریت نسخه ها (Version Control) با Git
• 77. استفاده از سیستم های CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 78. استفاده از Firebase برای توسعه اپلیکیشن
• 79. استفاده از AWS Mobile Hub
• 80. استفاده از Microsoft Azure Mobile Apps
• 81. طراحی دیتابیس برای اپلیکیشن های AI
• 82. امنیت داده ها در اپلیکیشن های AI
• 83. حفظ حریم خصوصی در اپلیکیشن های AI
• 84. مقیاس پذیری اپلیکیشن های موبایل با AI
• 85. مانیتورینگ و لاگینگ در اپلیکیشن های AI
• 86. بهینه سازی هزینه ها در اپلیکیشن های AI
• 87. بررسی نمونه پروژه های اپلیکیشن AI
• 88. ترندهای روز در توسعه اپلیکیشن های AI
• 89. آینده توسعه اپلیکیشن های موبایل با AI
• 90. ساخت یک اپلیکیشن کامل با AI از صفر تا صد (Case Study 1)
• 91. ساخت یک اپلیکیشن کامل با AI از صفر تا صد (Case Study 2)
• 92. ساخت یک اپلیکیشن کامل با AI از صفر تا صد (Case Study 3)
• 93. راهکارهای افزایش مشارکت کاربران در اپلیکیشن های AI
• 94. ایجاد تجربه کاربری شخصی سازی شده با AI
• 95. استفاده از AI برای بهبود قابلیت دسترسی (Accessibility)
• 96. استفاده از AI برای تشخیص و جلوگیری از تقلب (Fraud Detection)
• 97. استفاده از AI برای بهبود پشتیبانی مشتری (Customer Support)
• 98. استفاده از AI برای تحلیل رفتار کاربر (User Behavior Analysis)
• 99. ادغام اپلیکیشن های موبایل با دستگاه های IoT با استفاده از AI
• 100. ملاحظات قانونی و رگولاتوری در توسعه اپلیکیشن های AI