اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI for Economic Growth Stimulation
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Economic Growth Stimulation
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: فست ایپیآی (FastAPI)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی FastAPI برای ساخت API
- 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه FastAPI
- 3. ساختار پروژه در FastAPI
- 4. مفاهیم پایهای Request و Response در FastAPI
- 5. تعریف مسیرها (Routes) و Endpoints در FastAPI
- 6. مدیریت پارامترهای مسیر (Path Parameters)
- 7. مدیریت پارامترهای Query (Query Parameters)
- 8. مدیریت پارامترهای Header
- 9. مدیریت بدنه درخواست (Request Body) با Pydantic
- 10. اعتبارسنجی دادهها با Pydantic Models
- 11. مدلهای داده پیچیده و تو در تو در Pydantic
- 12. مدیریت انواع دادهها در FastAPI
- 13. استفاده از انواع دادههای استاندارد پایتون
- 14. تعریف انواع داده سفارشی در Pydantic
- 15. مدیریت فرمهای داده (Form Data)
- 16. مدیریت آپلود فایل در FastAPI
- 17. مدیریت کوکیها (Cookies) در FastAPI
- 18. مدیریت احراز هویت (Authentication) با توکنهای JWT
- 19. پیادهسازی احراز هویت OAuth2
- 20. مدیریت سطوح دسترسی (Permissions)
- 21. استفاده از Dependency Injection در FastAPI
- 22. تزریق وابستگیهای سفارشی
- 23. مدیریت خطاها و استثنائات (Exceptions) در FastAPI
- 24. ارائه پیامهای خطای استاندارد
- 25. مدیریت خطاهای سفارشی
- 26. مستندسازی خودکار API با Swagger UI و ReDoc
- 27. تولید و نمایش مدلهای داده در مستندات
- 28. توضیحات و مثالها در مستندات API
- 29. استفاده از Background Tasks در FastAPI
- 30. زمانبندی وظایف (Scheduled Tasks)
- 31. مدیریت اتصالات پایگاه داده
- 32. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL با SQLAlchemy
- 33. عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete)
- 34. پیادهسازی مدلهای داده پایگاه داده
- 35. مدیریت تراکنشها (Transactions)
- 36. بهینهسازی عملکرد پایگاه داده
- 37. مقدمهای بر مفاهیم AI برای رشد اقتصادی
- 38. کاربرد AI در تحلیل دادههای اقتصادی
- 39. استفاده از مدلهای یادگیری ماشین برای پیشبینی اقتصادی
- 40. مدلهای رگرسیون خطی و غیرخطی
- 41. مدلهای سری زمانی (Time Series)
- 42. کاربرد AI در بهینهسازی فرآیندهای کسبوکار
- 43. مدیریت زنجیره تأمین با AI
- 44. بهینهسازی تولید با AI
- 45. مدیریت ریسک اعتباری با AI
- 46. تشخیص تقلب در تراکنشهای مالی با AI
- 47. کاربرد AI در تحلیل بازارهای مالی
- 48. پیشبینی قیمت سهام و اوراق بهادار
- 49. تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
- 50. مدلهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار اقتصادی
- 51. توسعه API برای مدلهای NLP
- 52. استفاده از مدلهای پیشپردازش متن
- 53. استخراج اطلاعات از متون اقتصادی
- 54. کاربرد AI در سیاستگذاری اقتصادی
- 55. شبیهسازی سناریوهای اقتصادی با AI
- 56. ارزیابی تأثیر سیاستهای اقتصادی با AI
- 57. مدلهای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در اقتصاد
- 58. کاربرد AI در رشد کسبوکارهای خرد و متوسط
- 59. بهینهسازی بازاریابی دیجیتال با AI
- 60. شخصیسازی تجربه مشتری با AI
- 61. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) با AI
- 62. کاربرد AI در اتوماسیون اداری و سازمانی
- 63. تولید خودکار گزارشهای اقتصادی
- 64. تحلیل دادههای نظرسنجی با AI
- 65. مقدمات توسعه مدلهای AI در پایتون
- 66. محیطهای توسعه AI (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- 67. نصب و پیکربندی کتابخانههای AI
- 68. ساخت API برای مدلهای یادگیری ماشین
- 69. استفاده از FastAPI برای ارائه مدلهای ML
- 70. مدیریت نسخهبندی مدلهای AI
- 71. استقرار (Deployment) مدلهای AI
- 72. مقدمهای بر Docker و کانتینرسازی
- 73. ساخت Image Docker برای برنامه FastAPI
- 74. استفاده از Docker Compose
- 75. استقرار برنامه در سرور
- 76. نکات امنیتی در توسعه APIهای اقتصادی
- 77. اعتبارسنجی ورودیها و خروجیها
- 78. مدیریت دسترسیها و مجوزها
- 79. محافظت در برابر حملات رایج
- 80. ملاحظات اخلاقی در استفاده از AI در اقتصاد
- 81. شفافیت و قابلیت توضیحپذیری مدلها
- 82. مسئولیتپذیری در قبال تصمیمات AI
- 83. تأثیر AI بر اشتغال و بازار کار
- 84. یادگیری مستمر و بهروزرسانی دانش
- 85. کاربردهای پیشرفته FastAPI
- 86. وبسوکتها (WebSockets) در FastAPI
- 87. کاربرد وبسوکتها در تحلیل زنده اقتصادی
- 88. ساخت APIهای Real-time
- 89. مدیریت دادههای حجیم (Big Data)
- 90. ادغام با سیستمهای پردازش داده بزرگ
- 91. مقدمهای بر معماری میکروسرویس
- 92. ساخت APIهای اقتصادی به صورت میکروسرویس
- 93. ارتباط بین میکروسرویسها
- 94. پروتکلهای ارتباطی (gRPC)
- 95. استفاده از FastAPI برای ساخت APIهای gRPC
- 96. بهینهسازی پایگاه داده برای حجم بالا
- 97. کشینگ (Caching) در FastAPI
- 98. استفاده از Redis برای کشینگ
- 99. مانیتورینگ و لاگینگ (Monitoring & Logging)
- 100. ابزارهای مانیتورینگ برای APIهای اقتصادی
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.