دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با استفاده از React و Spring Boot در کنار رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی (API) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند با استفاده از React و Spring Boot در کنار رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی (API)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سامانه‌های تحت وب

موضوع میانی: توسعه پلتفرم‌های هوشمند با معماری Full Stack

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار و معماری سامانه‌های چندلایه
• 2. آشنایی با اکوسیستم جاوا و فریم‌ورک اسپرینگ بوت
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه و ابزارهای مدیریت پروژه
• 4. ساختار پروژه در اسپرینگ بوت و مدیریت وابستگی‌ها با مِیوِن
• 5. اصول طراحی رابط کاربری با کتابخانه ری‌اکت
• 6. مدیریت وضعیت در ری‌اکت و هوک‌های پرکاربرد
• 7. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های داده‌ای با اسپرینگ دیتا
• 8. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و نگاشت شیء-رابطه
• 9. توسعه سرویس‌های RESTful با اسپرینگ بوت
• 10. اعتبارسنجی داده‌های ورودی در سمت سرور
• 11. امنیت در سامانه‌های وب و پیاده‌سازی احراز هویت با JWT
• 12. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌های کاربری در اسپرینگ سکیوریتی
• 13. ارتباط میان ری‌اکت و اسپرینگ بوت با استفاده از Axios
• 14. پیاده‌سازی فرم‌های واکنش‌گرا و مدیریت رویدادها
• 15. یکپارچه‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در سمت سرور
• 16. طراحی سرویس‌های میانجی برای برقراری ارتباط با مدل‌های زبانی
• 17. مدیریت تراکنش‌ها و هندلینگ خطاها در سمت کلاینت و سرور
• 18. بهینه‌سازی پاسخ‌های API برای بهبود عملکرد سامانه
• 19. ذخیره‌سازی و بازیابی امن تنظیمات هوش مصنوعی
• 20. طراحی داشبورد مدیریتی با استفاده از کامپوننت‌های ری‌اکت
• 21. استفاده از کتابخانه‌های نمودار برای نمایش داده‌های هوشمند
• 22. تست واحد و تست یکپارچگی در اسپرینگ بوت
• 23. تست کامپوننت‌های ری‌اکت با استفاده از Jest
• 24. مستندسازی رابط‌های برنامه‌نویسی با Swagger و OpenAPI
• 25. اصول کدنویسی تمیز و استاندارد در توسعه Full Stack
• 26. استقرار سامانه در محیط‌های عملیاتی و مدیریت تنظیمات سرور
• 27. آشنایی با کانتینرها و داکر برای استقرار سامانه‌های وب
• 28. بهینه‌سازی کوئری‌های دیتابیس برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 29. امنیت در تبادل داده با هوش مصنوعی و جلوگیری از تزریق کد
• 30. مقیاس‌پذیری در معماری سامانه‌های هوشمند
• 31. پایش و لاگ‌گیری از خطاهای سامانه در محیط عملیاتی
• 32. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کش برای بهبود کارایی
• 33. اصول طراحی رابط کاربری کاربرپسند و دسترسی‌پذیری
• 34. امنیت داده‌های حساس کاربران مطابق با قوانین جاری
• 35. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سامانه‌های سازمانی
• 36. استراتژی‌های به‌روزرسانی و نگهداری نرم‌افزار
• 37. توسعه قابلیت‌های تعاملی با استفاده از WebSocket
• 38. مدیریت فایل‌ها و بارگذاری ایمن مستندات در سامانه
• 39. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌گیری خودکار
• 40. اصول اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزارهای هوشمند