کتاب API Design for Machine Learning Models با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره API Design for Machine Learning Models

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌ها
• 2. مبانی API و وب‌سرویس‌ها
• 3. اهمیت API در پلتفرم‌های یادگیری ماشین
• 4. نقش API در استقرار مدل‌های ML
• 5. اصول طراحی API RESTful
• 6. معماری‌های وب‌سرویس (REST, SOAP, GraphQL)
• 7. انتخاب معماری مناسب برای ML API
• 8. مبانی HTTP و متدهای آن (GET, POST, PUT, DELETE)
• 9. کدهای وضعیت HTTP
• 10. مبانی JSON و XML
• 11. کار با داده‌های JSON و XML در پایتون
• 12. مبانی مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. مراحل ساخت و آموزش مدل ML
• 15. مفهوم ورودی و خروجی مدل ML
• 16. استانداردسازی ورودی مدل ML
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل ML
• 18. پاکسازی داده‌ها
• 19. مهندسی ویژگی
• 20. اهمیت انتخاب ویژگی
• 21. مفهوم سریالی کردن (Serialization) مدل‌های ML
• 22. فرمت‌های رایج سریالی کردن (Pickle, Joblib, HDF5)
• 23. سریالی کردن مدل‌های TensorFlow و Keras
• 24. سریالی کردن مدل‌های PyTorch
• 25. سریالی کردن مدل‌های Scikit-learn
• 26. مفهوم Deserialization
• 27. بارگذاری مدل‌های سریالی شده
• 28. مبانی ساخت API برای مدل ML
• 29. چرا نیاز به API برای مدل ML داریم؟
• 30. انتخاب فریم‌ورک وب برای API (Flask, FastAPI, Django)
• 31. مبانی FastAPI
• 32. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 33. تعریف نقاط پایانی (Endpoints) در FastAPI
• 34. دریافت درخواست‌ها در FastAPI
• 35. ارسال پاسخ‌ها در FastAPI
• 36. تعریف انواع داده ورودی (Pydantic Models)
• 37. اعتبارسنجی داده‌های ورودی
• 38. تعریف انواع داده خروجی
• 39. مدیریت خطاها در API
• 40. ثبت خطاها (Logging)
• 41. اصول طراحی API تمیز و خوانا
• 42. نام‌گذاری مناسب Endpoints
• 43. استفاده از پارامترهای Query و Path
• 44. کار با هدرهای HTTP
• 45. مبانی CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
• 46. تنظیم CORS در FastAPI
• 47. تست API مدل ML
• 48. مبانی تست واحد (Unit Testing)
• 49. نوشتن تست برای Endpoints
• 50. استفاده از ابزارهای تست (Postman, Insomnia)
• 51. مستندسازی API
• 52. اهمیت مستندسازی
• 53. تولید خودکار مستندات با Swagger/OpenAPI
• 54. نوشتن توضیحات برای Endpoints
• 55. مثال‌های درخواست و پاسخ
• 56. مبانی Docker
• 57. چرا از Docker استفاده می‌کنیم؟
• 58. نصب و راه‌اندازی Docker
• 59. نوشتن Dockerfile برای اپلیکیشن FastAPI
• 60. ساخت ایمیج Docker
• 61. اجرای کانتینر Docker
• 62. مفاهیم Orchestration (Kubernetes)
• 63. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 64. استقرار مدل ML در Kubernetes
• 65. مبانی CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 66. ابزارهای CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)
• 67. اتوماسیون ساخت و استقرار API مدل ML
• 68. امنیت API مدل ML
• 69. مبانی احراز هویت (Authentication)
• 70. مبانی مجوزدهی (Authorization)
• 71. استفاده از API Keys
• 72. استفاده از OAuth2
• 73. مدیریت Secretها
• 74. رمزنگاری داده‌ها
• 75. مبانی HTTPS
• 76. تأثیر تاخیر (Latency) در API مدل ML
• 77. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی API
• 78. کaching کردن پاسخ‌ها
• 79. بارگذاری مدل‌های سریالی شده به صورت بهینه
• 80. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
• 81. ردیابی عملکرد API
• 82. تشخیص Bottleneckها
• 83. مقدمه‌ای بر Microservices
• 84. طراحی Microservices برای ML Pipeline
• 85. ارتباط بین Microservices
• 86. مدیریت وضعیت (State Management) در Microservices
• 87. استفاده از Message Queues (Kafka, RabbitMQ)
• 88. مبانی Streaming Data
• 89. طراحی API برای پردازش داده‌های جریانی
• 90. استفاده از WebSockets
• 91. مباحث پیشرفته در طراحی API مدل ML
• 92. API Gateway
• 93. تنظیمات Load Balancing
• 94. مدیریت نسخه API (API Versioning)
• 95. طراحی API برای مدل‌های پیچیده ML (مانند شبکه‌های عصبی عمیق)
• 96. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
• 97. مقدمه‌ای بر Edge AI API
• 98. طراحی API برای استقرار مدل روی دستگاه‌های لبه
• 99. مدیریت انرژی و منابع در Edge AI API
• 100. مبانی MLOps