کتاب React Native: Integrating with Machine Learning APIs با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره React Native: Integrating with Machine Learning APIs

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ری‌اکت نیتیو (React Native)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی موبایل
• 2. آشنایی با مفاهیم توسعه اپلیکیشن
• 3. مقدمه‌ای بر جاوا اسکریپت برای توسعه موبایل
• 4. مبانی جاوا اسکریپت (متغیرها، انواع داده، عملگرها)
• 5. ساختارهای کنترلی در جاوا اسکریپت (if, else, loops)
• 6. توابع در جاوا اسکریپت (تعریف، فراخوانی، پارامترها)
• 7. مفاهیم شیء گرایی در جاوا اسکریپت (objects, classes)
• 8. آرایه‌ها در جاوا اسکریپت
• 9. دستکاری رشته‌ها در جاوا اسکریپت
• 10. مقدمه‌ای بر React
• 11. مفاهیم JSX
• 12. کامپوننت‌های تابع (Functional Components)
• 13. کامپوننت‌های کلاس (Class Components)
• 14. Props در React
• 15. State در React
• 16. مدیریت رویدادها (Event Handling)
• 17. لیست‌ها و کلیدها (Lists and Keys)
• 18. شرطی سازی رندر (Conditional Rendering)
• 19. فرم‌ها در React
• 20. مقدمه‌ای بر React Native
• 21. چرا React Native؟
• 22. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه React Native
• 23. ساختار پروژه React Native
• 24. اجرای اپلیکیشن React Native بر روی شبیه‌ساز و دستگاه واقعی
• 25. مبانی React Native UI Components
• 26. View Component
• 27. Text Component
• 28. Image Component
• 29. TextInput Component
• 30. Button Component
• 31. ScrollView Component
• 32. FlatList Component
• 33. StyleSheet API
• 34. Flexbox Layout
• 35. Navigation در React Native
• 36. React Navigation Setup
• 37. Stack Navigator
• 38. Tab Navigator
• 39. Drawer Navigator
• 40. Pass Data Between Screens
• 41. State Management در React Native
• 42. Context API
• 43. Redux Overview
• 44. React Redux Setup
• 45. Actions, Reducers, Store
• 46. Dispatching Actions
• 47. Connecting Components to Redux
• 48. React Native Networking
• 49. Fetching Data with Fetch API
• 50. Handling API Responses
• 51. Error Handling in Networking
• 52. Introduction to Machine Learning
• 53. What is Machine Learning?
• 54. Types of Machine Learning (Supervised, Unsupervised, Reinforcement)
• 55. Common ML Tasks (Classification, Regression, Clustering)
• 56. Introduction to Machine Learning APIs
• 57. What are ML APIs?
• 58. Benefits of Using ML APIs
• 59. Categories of ML APIs (Vision, NLP, Speech, etc.)
• 60. Overview of Popular ML API Providers (Google Cloud AI, AWS AI, Azure AI)
• 61. Introduction to Google Cloud AI Platform
• 62. Google Cloud Vision API
• 63. Google Cloud Natural Language API
• 64. Google Cloud Speech-to-Text API
• 65. Google Cloud Text-to-Speech API
• 66. Integration Strategy: Choosing the Right ML API
• 67. Evaluating API Capabilities and Limitations
• 68. Cost Considerations for ML APIs
• 69. Authentication and Authorization for ML APIs
• 70. Setting up API Keys and Service Accounts
• 71. Making Authenticated Requests
• 72. Error Handling for API Interactions
• 73. Building a React Native App with ML API Integration
• 74. Project Structure for ML Integration
• 75. UI Design for ML-Powered Features
• 76. Displaying ML Results
• 77. User Feedback Mechanisms
• 78. Integrating Google Cloud Vision API for Image Analysis
• 79. Object Detection
• 80. Label Detection
• 81. Face Detection
• 82. Text Detection (OCR)
• 83. Integrating Google Cloud Natural Language API for Text Analysis
• 84. Sentiment Analysis
• 85. Entity Recognition
• 86. Syntax Analysis
• 87. Integrating Google Cloud Speech-to-Text API for Voice Input
• 88. Real-time Speech Recognition
• 89. Handling Audio Input from Microphone
• 90. Integrating Google Cloud Text-to-Speech API for Voice Output
• 91. Generating Spoken Responses
• 92. Customizing Voice and Speech Settings
• 93. Advanced ML API Integration Patterns
• 94. Batch Processing with ML APIs
• 95. Asynchronous API Calls
• 96. Caching ML API Responses
• 97. Handling Large Data for ML Processing
• 98. Optimizing API Usage and Performance
• 99. Monitoring ML API Performance
• 100. Security Best Practices for API Integrations