دوره FastAPI و ساخت APIهای Predictive Maintenance همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Predictive Maintenance

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 2. مبانی و اصول نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 3. انواع روش‌های نگهداری و تعمیرات
• 4. چرخه عمر دارایی‌ها و مدیریت آن‌ها
• 5. جمع‌آوری داده‌های مربوط به نگهداری و تعمیرات
• 6. انواع سنسورها و ابزارهای پایش وضعیت
• 7. مفاهیم پایگاه داده و ذخیره‌سازی داده‌های حسگر
• 8. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 9. مبانی کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 10. کار با فایل‌های CSV و Excel در پایتون
• 11. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 12. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
• 14. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی
• 15. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
• 16. کاربرد درخت‌های تصمیم در پیش‌بینی
• 17. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 18. کاربرد SVM در پیش‌بینی
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 21. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 23. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 24. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
• 25. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Scaling)
• 26. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Encoding)
• 27. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
• 28. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 29. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک FastAPI
• 30. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 31. ایجاد اولین API با FastAPI
• 32. تعریف مسیرها (Routes) و عملیات HTTP
• 33. دریافت پارامترها در درخواست‌های API
• 34. انتقال داده‌ها در بدنه درخواست (Request Body)
• 35. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 36. ایجاد مدل‌های داده با Pydantic
• 37. پاسخ‌دهی به درخواست‌های API
• 38. مدل‌های پاسخ‌دهی (Response Models)
• 39. کار با پایگاه داده در FastAPI
• 40. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
• 41. استفاده از SQLAlchemy برای تعامل با پایگاه داده
• 42. مدل‌سازی جداول پایگاه داده
• 43. عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete)
• 44. پیاده‌سازی API برای ذخیره داده‌های حسگر
• 45. پیاده‌سازی API برای بازیابی داده‌های حسگر
• 46. پیاده‌سازی API برای به‌روزرسانی داده‌های حسگر
• 47. پیاده‌سازی API برای حذف داده‌های حسگر
• 48. اتصال FastAPI به مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 50. ارائه API برای پیش‌بینی با مدل بارگذاری‌شده
• 51. مدیریت خطاها در API
• 52. لاگ‌گیری (Logging) در FastAPI
• 53. مستندسازی خودکار API با Swagger UI
• 54. مستندسازی خودکار API با ReDoc
• 55. امنیت API در FastAPI
• 56. احراز هویت (Authentication)
• 57. مجوزدهی (Authorization)
• 58. استقرار (Deployment) برنامه‌های FastAPI
• 59. مقدمه‌ای بر Docker برای بسته‌بندی برنامه‌ها
• 60. ایجاد Dockerfile برای برنامه FastAPI
• 61. ساخت ایمیج Docker
• 62. اجرای کانتینر Docker
• 63. استقرار برنامه FastAPI در سرور
• 64. مقدمه‌ای بر مفاهیم نگهداری پیش‌بینانه در صنعت
• 65. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت نفت و گاز
• 66. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت برق
• 67. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت حمل و نقل
• 68. کاربرد APIهای Predictive Maintenance در صنعت تولید
• 69. شناسایی انواع خرابی‌های رایج
• 70. مدل‌سازی مبتنی بر قانون (Rule-based Modeling)
• 71. مدل‌سازی مبتنی بر داده (Data-driven Modeling)
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 73. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل سری‌های زمانی
• 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 75. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی خرابی
• 76. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 77. مدیریت دارایی‌های دیجیتال
• 78. بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداری و تعمیرات
• 79. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی Predictive Maintenance
• 80. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در نگهداری پیش‌بینانه
• 81. آینده نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 82. استفاده از داده‌های IoT در نگهداری پیش‌بینانه
• 83. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 84. استانداردهای صنعتی در نگهداری پیش‌بینانه
• 85. مطالعات موردی (Case Studies) موفق در Predictive Maintenance
• 86. نکات پیشرفته در مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
• 87. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 88. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در نگهداری
• 89. مدیریت ریسک در نگهداری پیش‌بینانه
• 90. ارتباط بین نگهداری پیش‌بینانه و قابلیت اطمینان
• 91. تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis) با داده
• 92. بهینه‌سازی استراتژی‌های تعمیرات
• 93. تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی مدل
• 94. ارزیابی و انتخاب بهترین مدل برای مسئله
• 95. توسعه مستمر مدل‌های پیش‌بینانه
• 96. ملاحظات امنیتی در APIهای صنعتی
• 97. اصول طراحی APIهای مقیاس‌پذیر
• 98. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار دهنده خرابی
• 99. تحلیل هزینه-فایده پیاده‌سازی APIهای Predictive Maintenance