اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI Transparency Guidelines

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI Transparency Guidelines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر FastAPI و ساخت API
• 2. مفاهیم پایه FastAPI
• 3. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 4. ساختار پروژه در FastAPI
• 5. تعریف مسیرها (Routes) در FastAPI
• 6. پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 7. پارامترهای کوئری (Query Parameters)
• 8. بدنه درخواست (Request Body) و اعتبارسنجی داده‌ها
• 9. مدل‌های داده با Pydantic
• 10. تعریف انواع داده در Pydantic
• 11. اعتبارسنجی و سریال‌سازی داده‌ها
• 12. ارث‌بری و ترکیب مدل‌ها در Pydantic
• 13. پاسخ‌های HTTP
• 14. کدهای وضعیت HTTP
• 15. مدیریت خطاها در FastAPI
• 16. مدیریت استثناها (Exceptions)
• 17. وابستگی‌ها (Dependencies) در FastAPI
• 18. تزریق وابستگی (Dependency Injection)
• 19. امنیت API در FastAPI
• 20. احراز هویت (Authentication)
• 21. مجوزدهی (Authorization)
• 22. OAuth2 و JWT
• 23. مستندات خودکار API (Swagger UI و ReDoc)
• 24. مدیریت پایگاه داده در FastAPI
• 25. اتصال به پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 26. استفاده از SQLAlchemy
• 27. عملیات CRUD در پایگاه داده
• 28. مدیریت پایگاه داده‌های NoSQL (اختیاری و با ملاحظات)
• 29. ذخیره‌سازی اشیاء (Object Storage)
• 30. اصول AI Transparency Guidelines
• 31. مفهوم شفافیت در هوش مصنوعی
• 32. اهمیت شفافیت در سیستم‌های AI
• 33. چالش‌های شفافیت در AI
• 34. انواع شفافیت در AI (قابل تفسیر بودن، قابل توضیح بودن)
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های AI
• 36. مدل‌های قابل تفسیر (Interpretable Models)
• 37. تکنیک‌های تفسیرپذیری (LIME, SHAP)
• 38. توضیح‌پذیری مدل‌های AI
• 39. تکنیک‌های توضیح‌پذیری (Feature Importance)
• 40. شفافیت در مدل‌های یادگیری عمیق
• 41. چالش‌های تفسیر مدل‌های پیچیده
• 42. شفافیت در داده‌های آموزشی
• 43. بررسی سوگیری در داده‌ها
• 44. شناسایی و کاهش سوگیری
• 45. شفافیت در فرآیند آموزش مدل
• 46. مستندسازی فرآیند آموزش
• 47. کنترل نسخه مدل‌ها و داده‌ها
• 48. شفافیت در استقرار (Deployment) مدل
• 49. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 50. تشخیص افت عملکرد (Model Drift)
• 51. شفافیت در تعامل با کاربر
• 52. ارائه توضیحات قابل فهم به کاربران
• 53. مدیریت انتظارات کاربران
• 54. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر AI
• 55. تأثیر تصمیمات AI بر افراد
• 56. مسئولیت‌پذیری در AI
• 57. چارچوب‌های اخلاقی برای AI
• 58. استانداردهای شفافیت AI
• 59. قوانین و مقررات مربوط به AI Transparency
• 60. شفافیت در AI برای حوزه‌های حساس (با رعایت قوانین)
• 61. کاربرد شفافیت در APIهای AI
• 62. طراحی API با رویکرد شفافیت
• 63. پیاده‌سازی مکانیزم‌های شفافیت در FastAPI
• 64. ارائه اطلاعات جزئیات مدل در API
• 65. مدیریت خطاها با اطلاعات شفاف
• 66. واکنش به درخواست‌های اطلاعاتی کاربران
• 67. مثال‌های عملی از APIهای شفاف
• 68. ساخت API برای مدل پیش‌بینی (با شفافیت)
• 69. ساخت API برای مدل طبقه‌بندی (با شفافیت)
• 70. ساخت API برای سیستم توصیه‌گر (با شفافیت)
• 71. یکپارچه‌سازی با ابزارهای نظارتی
• 72. مانیتورینگ شفافیت API
• 73. گزارش‌دهی عملکرد و شفافیت
• 74. تست و اعتبارسنجی شفافیت API
• 75. سناریوهای تست برای شفافیت
• 76. ارتقاء و نگهداری APIهای شفاف
• 77. بازخورد کاربران و بهبود شفافیت
• 78. آینده شفافیت در AI و APIها
• 79. مقایسه رویکردهای مختلف شفافیت
• 80. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
• 81. ملاحظات امنیتی در APIهای شفاف
• 82. حفظ حریم خصوصی در APIهای شفاف
• 83. نکات پیشرفته در FastAPI
• 84. عملیات ناهمگام (Async Operations)
• 85. وب‌سوکت‌ها (WebSockets)
• 86. Background Tasks
• 87. صف‌های پیام (Message Queues)
• 88. استفاده از Docker برای استقرار
• 89. اصول SOLID در طراحی API
• 90. الگوهای طراحی در FastAPI
• 91. ملاحظات عملی در ساخت APIهای AI
• 92. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی AI
• 93. راهکارهای بومی‌سازی و انطباق
• 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی