اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI for Global Collaboration Promotion

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Global Collaboration Promotion

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر FastAPI و ساخت API
• 2. نصب و راه اندازی FastAPI
• 3. اصول اولیه ساخت API با FastAPI
• 4. نحوه تعریف مسیرها (Routes) در FastAPI
• 5. انواع درخواست‌ها (GET, POST, PUT, DELETE)
• 6. کار با پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 7. کار با پارامترهای کوئری (Query Parameters)
• 8. کار با بدنه درخواست (Request Body)
• 9. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 10. تعریف مدل‌های داده با Pydantic
• 11. کار با مقادیر پیش‌فرض در Pydantic
• 12. کار با انواع داده‌های مختلف در Pydantic
• 13. Serializing و Deserializing داده‌ها
• 14. کار با پاسخ‌های سفارشی
• 15. انواع پاسخ‌های HTTP
• 16. مدیریت خطاها در FastAPI
• 17. استفاده از Exception Handlers
• 18. اعتبارسنجی مجدد داده‌ها
• 19. احراز هویت (Authentication) در FastAPI
• 20. مدیریت توکن‌های JWT
• 21. مجوزدهی (Authorization) در FastAPI
• 22. استفاده از OAuth2
• 23. API Keys برای احراز هویت
• 24. ایجاد مستندات خودکار API (Swagger UI, ReDoc)
• 25. مفاهیم اولیه هوش مصنوعی
• 26. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 27. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 28. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 29. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 30. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 31. مقدمه ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 32. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 33. نحوه آموزش مدل‌های زبان
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
• 35. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 36. مفهوم Embeddings در پردازش زبان طبیعی
• 37. تولید متن با استفاده از LLMs
• 38. خلاصه سازی متن با LLMs
• 39. ترجمه ماشینی با LLMs
• 40. پاسخ به سوالات با LLMs
• 41. تحلیل احساسات با LLMs
• 42. استفاده از APIهای LLMs
• 43. اتصال FastAPI به مدل‌های LLM
• 44. ارسال درخواست به API مدل‌های LLM
• 45. دریافت و پردازش پاسخ از LLM API
• 46. مدیریت پارامترهای مدل LLM در API
• 47. ذخیره سازی و بازیابی داده‌های مدل
• 48. کار با پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)
• 49. مقدمه ای بر تکنیک‌های جستجوی شباهت
• 50. استفاده از Vector Databases با FastAPI
• 51. بهینه سازی عملکرد APIهای AI
• 52. کش کردن (Caching) پاسخ‌ها
• 53. بهینه سازی پردازش داده‌ها
• 54. مدیریت حافظه در APIهای AI
• 55. مانیتورینگ و لاگینگ APIها
• 56. ابزارهای مانیتورینگ در FastAPI
• 57. تنظیمات مربوط به امنیت API
• 58. امنیت در برابر حملات رایج
• 59. استفاده از HTTPS
• 60. مدیریت کلیدهای API
• 61. تست نویسی برای APIهای FastAPI
• 62. تست واحد (Unit Testing)
• 63. تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 64. استفاده از ابزارهای تست خودکار
• 65. استقرار (Deployment) APIهای FastAPI
• 66. مقدمه ای بر Docker
• 67. ساخت Image Docker برای FastAPI
• 68. استفاده از Docker Compose
• 69. استقرار بر روی سرورهای ابری (مانند Vercel, Render)
• 70. مفاهیم همکاری جهانی (Global Collaboration)
• 71. اهمیت همکاری در پروژه‌های بین‌المللی
• 72. چالش‌های همکاری جهانی
• 73. نقش APIها در تسهیل همکاری
• 74. طراحی API برای همکاری جهانی
• 75. استانداردهای ارتباطی در همکاری جهانی
• 76. مدیریت اطلاعات در پروژه‌های جهانی
• 77. امنیت داده‌ها در همکاری بین‌المللی
• 78. حفظ حریم خصوصی در همکاری جهانی
• 79. ملاحظات فرهنگی در همکاری جهانی
• 80. فرهنگ سازمانی در همکاری جهانی
• 81. مدیریت زمان و مناطق زمانی
• 82. ارتباطات مؤثر در تیم‌های جهانی
• 83. ابزارهای همکاری آنلاین
• 84. بررسی موارد استفاده (Use Cases) برای APIهای AI در همکاری جهانی
• 85. APIهای ترجمه ماشینی برای ارتباطات
• 86. APIهای خلاصه سازی برای اشتراک دانش
• 87. APIهای تحلیل احساسات برای درک بهتر
• 88. APIهای تولید متن برای مستندسازی
• 89. APIهای پرسش و پاسخ برای دسترسی به اطلاعات
• 90. APIهای پردازش تصویر برای اشتراک گذاری بصری
• 91. APIهای پردازش صوت برای جلسات
• 92. APIهای پیش‌بینی برای تصمیم‌گیری مشترک
• 93. طراحی معماری سیستم برای همکاری جهانی
• 94. مقیاس پذیری APIها برای کاربران جهانی
• 95. مدیریت مجوزها در سطح جهانی
• 96. ملاحظات مربوط به قوانین بین‌المللی
• 97. استانداردسازی داده‌ها برای همکاری
• 98. مراحل توسعه APIهای همکاری جهانی
• 99. مستندسازی APIها برای جامعه جهانی
• 100. بازخوردگیری از کاربران جهانی