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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و آشنایی با پلتفرم هوش مصنوعی Lenovo
• 2. نصب و پیکربندی اولیه محیط توسعه
• 3. آشنایی با معماری Microservices و Spring Cloud
• 4. مبانی جاوا برای توسعه‌دهندگان Enterprise
• 5. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های پایه در جاوا
• 6. مفاهیم شی‌گرایی در جاوا
• 7. مدیریت حافظه و Garbage Collection در جاوا
• 8. بررسی Java Memory Model
• 9. مقدمه‌ای بر Spring Framework
• 10. Dependency Injection و IoC در Spring
• 11. Spring Beans و Scopes
• 12. Spring AOP (Aspect-Oriented Programming)
• 13. مدیریت تراکنش‌ها با Spring
• 14. Spring Boot: راه‌اندازی سریع برنامه‌ها
• 15. پیکربندی خودکار Spring Boot
• 16. Spring Boot Starters
• 17. Spring Boot Actuator برای مانیتورینگ
• 18. مقدمه ای بر Spring Cloud
• 19. Service Discovery با Eureka
• 20. Load Balancing با Ribbon
• 21. Circuit Breaker با Hystrix
• 22. API Gateway با Spring Cloud Gateway
• 23. Distributed Configuration با Spring Cloud Config
• 24. Tracing توزیع شده با Spring Cloud Sleuth
• 25. Messaging با Spring Cloud Stream و Kafka
• 26. مبانی طراحی سیستم‌های توزیع شده
• 27. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع شده
• 28. احراز هویت و مجوزدهی در Microservices
• 29. OAuth2 و JWT در Spring Security
• 30. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع شده
• 31. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌ها
• 32. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 33. کار با پایگاه داده‌های SQL در Spring
• 34. Spring Data JPA
• 35. Spring Data MongoDB
• 36. طراحی RESTful APIs
• 37. اصول طراحی API های کارآمد
• 38. مستندسازی API ها با Swagger/OpenAPI
• 39. تست خودکار در Microservices
• 40. Unit Testing با JUnit
• 41. Integration Testing با Spring Boot Test
• 42. Contract Testing با Spring Cloud Contract
• 43. مبانی Docker برای Microservices
• 44. ساخت Image های Docker
• 45. Deploy کردن Microservices با Docker Compose
• 46. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 47. استقرار برنامه‌ها در Kubernetes
• 48. مدیریت منابع در Kubernetes
• 49. مانیتورینگ و لاگینگ در Kubernetes
• 50. مفاهیم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 51. پیاده‌سازی CI/CD با Jenkins
• 52. استفاده از GitLab CI/CD
• 53. بهینه‌سازی عملکرد Microservices
• 54. Profiling برنامه‌ها در جاوا
• 55. Tuning JVM برای عملکرد بهتر
• 56. مدیریت منابع در پلتفرم Lenovo AI
• 57. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی Lenovo
• 58. ملاحظات امنیتی در پلتفرم Lenovo AI
• 59. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ابری
• 60. معماری‌های پیشرفته Microservices
• 61. Event-Driven Architecture
• 62. Saga Pattern برای مدیریت تراکنش‌های توزیع شده
• 63. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 64. مبانی Machine Learning
• 65. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 66. مقدمه ای بر Deep Learning
• 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 69. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در Spring Cloud
• 70. توسعه مدل‌های پیش‌بینی
• 71. مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 72. مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 73. پیاده‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی با Spring Boot
• 74. معماری‌های Serverless و Microservices
• 75. Serverless با Spring Cloud Function
• 76. استقرار برنامه‌های Serverless
• 77. ملاحظات عملیاتی در Microservices
• 78. استراتژی‌های Rollout و Rollback
• 79. Disaster Recovery در سیستم‌های توزیع شده
• 80. مدیریت چرخه عمر Microservices
• 81. موضوعات پیشرفته در Spring Cloud
• 82. Reactive Programming با Spring WebFlux
• 83. استفاده از RSocket در Spring Cloud
• 84. مباحث پیشرفته در پلتفرم Lenovo AI
• 85. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پلتفرم Lenovo AI
• 86. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 87. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 88. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 90. مطالعات موردی موفق استفاده از Microservices
• 91. مطالعات موردی موفق در پلتفرم‌های هوش مصنوعی
• 92. آینده توسعه Microservices و هوش مصنوعی
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی