دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان PyTorch همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان PyTorch

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جاوا برای توسعه‌دهندگان پایتون و پایتورچ
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه جاوا (JDK و IDE)
• 3. ساختار پایه یک برنامه جاوا (کلاس و متد main)
• 4. نوع‌های داده اولیه در جاوا (int, double, boolean)
• 5. متغیرها و عملگرهای جاوا
• 6. رشته‌ها (String) و متدهای کاربردی در جاوا
• 7. ورودی و خروجی کنسول در جاوا
• 8. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها (if-else, switch)
• 9. حلقه‌ها (for, while, do-while) در جاوا
• 10. آشنایی با آرایه‌ها (Array) در جاوا
• 11. مفاهیم شی‌گرایی: کلاس و شیء در جاوا
• 12. سازنده‌ها (Constructors) و متدها
• 13. کپسوله‌سازی (Encapsulation) و اصلاح‌کننده‌های دسترسی
• 14. وراثت (Inheritance) در جاوا
• 15. چندریختی (Polymorphism) و متدهای override
• 16. اینترفیس‌ها (Interfaces) و کلاس‌های抽象
• 17. مدیریت بسته‌ها (Packages) و import
• 18. مدیریت خطا: try-catch و exception handling
• 19. Collection Framework: لیست‌ها (ArrayList)
• 20. Collection Framework: مجموعه‌ها (HashSet) و نقشه‌ها (HashMap)
• 21. حلقه‌های پیشرفته و Stream API در جاوا
• 22. آشنایی با Generics در جاوا
• 23. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن (File I/O)
• 24. مقدمه‌ای بر رشته‌های هم‌زمانی (Thread) در جاوا
• 25. تفاوت‌های جاوا و پایتون در مدیریت حافظه
• 26. نصب و راه‌اندازی PyTorch در جاوا (Java bindings)
• 27. ساختار تنسور در PyTorch جاوا (Tensor)
• 28. عملیات پایه روی تنسورها (جمع، ضرب، ماتریس)
• 29. ایجاد و مدیریت دستگاه (CPU و GPU) در PyTorch جاوا
• 30. بارگذاری داده با DataLoader در جاوا
• 31. پایپ‌لاین پیش‌پردازش داده در جاوا
• 32. تعریف یک مدل خطی ساده (Linear Regression) در جاوا
• 33. لایه‌های شبکه عصبی (Linear, Conv2d, ReLU) در جاوا
• 34. اجرای یک شبکه عصبی ساده (Forward Pass)
• 35. تعریف تابع損失 (Loss Function) در جاوا
• 36. بهینه‌ساز (Optimizer) و گرادیان نزولی در جاوا
• 37. حلقه آموزش (Training Loop) در جاوا
• 38. ذخیره و بارگذاری مدل (Model Save/Load) در جاوا
• 39. ارزیابی مدل (Evaluation Mode) و معیارها
• 40. آموزش یک شبکه عصبی ساده برای MNIST در جاوا
• 41. آموزش یک شبکه کانولوشنی (CNN) برای CIFAR-10
• 42. مدیریت دسته‌ای (Batch) داده در جاوا
• 43. تبدیل داده (Data Transform) و نرمال‌سازی در جاوا
• 44. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pretrained) در جاوا
• 45. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با جاوا
• 46. ردیابی و ثبت تاریخچه آموزش (Logging) در جاوا
• 47. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های PyTorch در جاوا
• 48. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در جاوا برای PyTorch
• 49. اجرای استنتاج (Inference) با مدل جاوا
• 50. ایجاد API ساده برای سرویس مدل در جاوا
• 51. تست واحد (Unit Test) برای کد جاوا و PyTorch
• 52. مدیریت وابستگی‌ها با Maven یا Gradle
• 53. مقایسه عملکرد جاوا و پایتون در PyTorch
• 54. پروژه عملی: طبقه‌بندی تصویر با جاوا و PyTorch
• 55. پروژه عملی: تشخیص اشیاء ساده (Object Detection) در جاوا
• 56. منابع و مسیر یادگیری پیشرفته در جاوا و PyTorch