دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud STMicroelectronics AI Platform همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud STMicroelectronics AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با اکوسیستم Spring Cloud
• 2. مبانی توسعهٔ میکروسرویس‌ها
• 3. مفاهیم پایه‌ای Spring Boot
• 4. پیاده‌سازی سرویس‌های RESTful با Spring Boot
• 5. مدیریت پیکربندی با Spring Cloud Config
• 6. کشف سرویس با Spring Cloud Netflix Eureka
• 7. ثبت و کشف سرویس با Spring Cloud Consul
• 8. موازنهٔ بار با Spring Cloud Netflix Ribbon
• 9. موازنهٔ بار پیشرفته با Spring Cloud LoadBalancer
• 10. مدیریت خطا و بازیابی با Spring Cloud Circuit Breaker
• 11. پیاده‌سازی Circuit Breaker با Resilience4j
• 12. مدیریت ارتباطات بین سرویس‌ها با Spring Cloud OpenFeign
• 13. اصول ارتباطات همزمان (Synchronous)
• 14. اصول ارتباطات ناهمزمان (Asynchronous)
• 15. پیاده‌سازی صف پیام با RabbitMQ
• 16. پیکربندی RabbitMQ در Spring Cloud
• 17. مدیریت تراکنش‌ها در میکروسرویس‌ها
• 18. مفهوم Saga Pattern
• 19. پیاده‌سازی Saga Pattern با Axon Framework
• 20. مفهوم API Gateway
• 21. پیاده‌سازی API Gateway با Spring Cloud Gateway
• 22. امنیت در میکروسرویس‌ها
• 23. احراز هویت با Spring Security
• 24. مجوزدهی با Spring Security
• 25. مدیریت توکن‌های JWT
• 26. امنیت API Gateway
• 27. ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing)
• 28. پیاده‌سازی Tracing با Spring Cloud Sleuth
• 29. یکپارچه‌سازی با Zipkin
• 30. یکپارچه‌سازی با Jaeger
• 31. مانیتورینگ میکروسرویس‌ها
• 32. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
• 33. نمایشگرهای وضعیت (Health Checks)
• 34. جمع‌آوری لاگ‌ها (Log Aggregation)
• 35. پیاده‌سازی با ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
• 36. تحلیل و مانیتورینگ با Prometheus و Grafana
• 37. مدیریت نسخه‌بندی APIها
• 38. استراتژی‌های استقرار (Deployment Strategies)
• 39. استقرار سنتی (Monolithic vs. Microservices)
• 40. استقرار در محیط‌های ابری
• 41. مفاهیم Docker
• 42. پیاده‌سازی کانتینرهای Docker برای میکروسرویس‌ها
• 43. مفاهیم Kubernetes
• 44. استقرار میکروسرویس‌ها با Kubernetes
• 45. مدیریت داده در میکروسرویس‌ها
• 46. استراتژی پایگاه داده برای میکروسرویس‌ها
• 47. پایگاه دادهٔ رابطه‌ای (Relational Databases)
• 48. پایگاه دادهٔ NoSQL
• 49. مدیریت دادهٔ توزیع‌شده
• 50. تست در میکروسرویس‌ها
• 51. تست واحد (Unit Testing)
• 52. تست ادغام (Integration Testing)
• 53. تست End-to-End
• 54. تست بار (Load Testing)
• 55. معماری رویداد محور (Event-Driven Architecture)
• 56. پلتفرم‌های پیام‌رسانی و رویداد
• 57. مفاهیم Kafka
• 58. پیاده‌سازی با Spring Cloud Stream و Kafka
• 59. طراحی رویدادهای سازگار
• 60. مدیریت تغییرات شمای رویداد
• 61. مفاهیم هوش مصنوعی (AI)
• 62. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 63. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 64. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 65. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 66. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 67. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 68. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 69. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 71. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 72. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 73. مبانی توسعهٔ AI با Python
• 74. مفاهیم STMicroelectronics AI Platform
• 75. معماری STMicroelectronics AI Platform
• 76. ابزارهای توسعهٔ AI در STMicroelectronics
• 77. پیاده‌سازی مدل‌های AI روی سخت‌افزارهای STMicroelectronics
• 78. بهینه‌سازی مدل‌های AI برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 79. ملاحظات امنیتی در توسعهٔ AI
• 80. اصول اخلاقی در توسعهٔ AI
• 81. حریم خصوصی داده‌ها در AI
• 82. کاربرد AI در صنایع مختلف (با رویکرد رسمی و بومی)
• 83. آیندهٔ توسعهٔ AI
• 84. یکپارچه‌سازی Spring Cloud با پلتفرم‌های AI
• 85. تحلیل داده با استفاده از AI و Spring Cloud
• 86. اتوماسیون فرآیندها با AI و میکروسرویس‌ها
• 87. توسعهٔ سیستم‌های هوشمند مبتنی بر رویداد
• 88. مدل‌سازی داده‌های پیچیده با AI
• 89. ارزیابی عملکرد مدل‌های AI
• 90. استقرار مدل‌های AI در محیط‌های تولیدی
• 91. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های AI
• 92. ارتباطات بین‌سرویسی در سیستم‌های AI توزیع‌شده
• 93. امنیت در سیستم‌های AI توزیع‌شده
• 94. نظارت و مدیریت سیستم‌های AI توزیع‌شده