اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی سامانه‌های یادگیری ماشین با FastAPI

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های یادگیری ماشین با FastAPI

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
  • 2. اصول برنامه‌نویسی و ساختار داده‌ها
  • 3. مبانی پایگاه داده و مدیریت اطلاعات
  • 4. شبکه‌های کامپیوتری و پروتکل‌های ارتباطی
  • 5. سیستم‌عامل‌ها و مدیریت منابع
  • 6. مفاهیم معماری نرم‌افزار
  • 7. اصول مهندسی نرم‌افزار و چرخه حیات توسعه
  • 8. روش‌های چابک توسعه نرم‌افزار
  • 9. مدیریت پروژه در توسعه نرم‌افزار
  • 10. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن
  • 11. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 12. مبانی یادگیری ماشین
  • 13. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 15. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 16. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول پایه
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 21. یادگیری عمیق و معماری‌های پیشرفته
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
  • 24. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 25. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 26. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 28. مدل‌های زبانی و جاسازی کلمات
  • 29. استخراج ویژگی از متن
  • 30. طبقه‌بندی متن و تحلیل احساسات
  • 31. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. معماری FastAPI برای ساخت API
  • 33. مقدمه‌ای بر وب سرویس‌ها و RESTful API
  • 34. پیاده‌سازی API با FastAPI
  • 35. ارتباط با پایگاه داده در FastAPI
  • 36. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
  • 37. مدیریت احراز هویت و مجوزها در FastAPI
  • 38. استقرار سامانه‌های یادگیری ماشین
  • 39. کانتینرسازی با Docker
  • 40. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
  • 41. نظارت و مدیریت سامانه‌های در حال اجرا
  • 42. امنیت سامانه‌های نرم‌افزاری
  • 43. اصول برنامه‌نویسی امن
  • 44. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
  • 45. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 46. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 47. مسئولیت‌پذیری در سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 48. حریم خصوصی داده‌ها
  • 49. حقوق مالکیت معنوی در هوش مصنوعی
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
  • 51. ابزارها و چارچوب‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 52. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
  • 53. مصورسازی داده‌ها و نتایج مدل
  • 54. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف
  • 55. یادگیری ماشین در سلامت
  • 56. یادگیری ماشین در امور مالی
  • 57. یادگیری ماشین در صنعت
  • 58. یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 59. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 60. یادگیری ماشین در آموزش
  • 61. یادگیری ماشین در خدمات مشتری
  • 62. یادگیری ماشین در تحقیقات علمی
  • 63. نوآوری‌ها و روندهای آینده در هوش مصنوعی
  • 64. هوش مصنوعی قابل تفسیر (Explainable AI)
  • 65. یادگیری تقویتی عمیق
  • 66. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 67. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 68. پردازش تصویر پیشرفته با یادگیری عمیق
  • 69. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های تولید
  • 72. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 73. ابزارهای اتوماسیون در مهندسی یادگیری ماشین (MLOps)
  • 74. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 75. تست و اعتبارسنجی مدل در تولید
  • 76. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 77. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 78. مدیریت نسخه داده و مدل
  • 79. خودکارسازی فرآیندهای ML
  • 80. پلتفرم‌های MLOps
  • 81. ملاحظات قانونی و انطباق در ML
  • 82. استانداردهای داده و حاکمیت اطلاعات
  • 83. اصول اخلاقی توسعه نرم‌افزار
  • 84. مسئولیت اجتماعی در توسعه فناوری
  • 85. فرهنگ سازمانی و تیم‌سازی در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 86. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
  • 87. ارتباطات مؤثر در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 88. حل مسئله و تفکر انتقادی
  • 89. خلاقیت در مهندسی نرم‌افزار
  • 90. یادگیری مستمر و توسعه حرفه‌ای
  • 91. آینده شغلی در حوزه مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی
  • 92. کارآفرینی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 93. فناوری‌های نوظهور و تأثیر آن‌ها
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های پیچیده
  • 95. اصول طراحی تجربه کاربری (UX)
  • 96. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود UX/UI
  • 98. مقدمه‌ای بر رایانش ابری (Cloud Computing)
  • 99. خدمات ابری برای یادگیری ماشین
  • 100. امنیت در رایانش ابری
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: FastAPI پیاده‌سازی ML توسعه نرم‌افزار توسعه‌دهنده سیستم‌های ML علم داده مهندسی نرم‌افزار هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.