کتاب FastAPI و Sentiment Analysis APIs: ادغام با Sentiment Analysis APIs با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و Sentiment Analysis APIs: ادغام با Sentiment Analysis APIs

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI و APIها
• 2. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 3. مفاهیم اساسی APIها و RESTful API
• 4. ایجاد اولین API با FastAPI
• 5. مسیرها (Routes) و عملیات‌های HTTP
• 6. دریافت و ارسال داده با درخواست‌ها (Requests)
• 7. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 8. مدیریت خطاها در FastAPI
• 9. مستندسازی خودکار API با OpenAPI و Swagger UI
• 10. آشنایی با Sentiment Analysis و کاربردهای آن
• 11. معرفی کتابخانه‌های Sentiment Analysis در پایتون
• 12. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های Sentiment Analysis
• 13. پردازش متن و پیش‌پردازش داده‌ها
• 14. توکنایزیشن (Tokenization) و ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization)
• 15. برچسب‌گذاری (Tagging) و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 16. مدل‌های Sentiment Analysis: رویکردهای مبتنی بر لغت‌نامه
• 17. مدل‌های Sentiment Analysis: رویکردهای یادگیری ماشین
• 18. آموزش یک مدل Sentiment Analysis ساده
• 19. ارزیابی عملکرد مدل Sentiment Analysis
• 20. ادغام Sentiment Analysis با FastAPI
• 21. ایجاد یک API برای تحلیل احساسات متن
• 22. ارسال درخواست به API Sentiment Analysis
• 23. بررسی پاسخ‌های API و نمایش نتایج
• 24. ذخیره‌سازی نتایج Sentiment Analysis در پایگاه داده
• 25. استفاده از پایگاه داده SQLite
• 26. استفاده از پایگاه داده PostgreSQL
• 27. استفاده از پایگاه داده MongoDB
• 28. بهینه‌سازی عملکرد API Sentiment Analysis
• 29. کش‌کردن (Caching) نتایج Sentiment Analysis
• 30. استفاده از پردازش موازی (Parallel Processing)
• 31. مقیاس‌پذیری API با FastAPI و Uvicorn
• 32. استقرار (Deployment) API در محیط‌های مختلف
• 33. استقرار API با Docker
• 34. استقرار API با Kubernetes
• 35. مانیتورینگ و لاگ‌برداری API
• 36. امنیت API با FastAPI
• 37. استفاده از توکن‌های JWT برای احراز هویت
• 38. کنترل دسترسی به API با نقش‌ها و مجوزها
• 39. تست API با pytest
• 40. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) برای API
• 41. نوشتن تست‌های یکپارچگی (Integration Tests) برای API
• 42. پیاده‌سازی API با استفاده از WebSocket
• 43. ارتباط Real-time با API Sentiment Analysis
• 44. استفاده از API برای تحلیل احساسات شبکه‌های اجتماعی
• 45. تحلیل احساسات توییت‌ها
• 46. تحلیل احساسات نظرات کاربران
• 47. تحلیل احساسات اخبار
• 48. بهبود دقت مدل Sentiment Analysis
• 49. استفاده از تکنیک‌های Ensemble Learning
• 50. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 51. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models)
• 52. بررسی و تحلیل داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 53. آشنایی با مباحث اخلاقی در Sentiment Analysis
• 54. حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات قانونی
• 55. جلوگیری از سوءاستفاده از API Sentiment Analysis
• 56. استفاده از API برای تحلیل احساسات متون فارسی
• 57. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 58. استفاده از منابع داده فارسی برای آموزش مدل
• 59. بهینه‌سازی مدل برای زبان فارسی
• 60. کار با APIهای Sentiment Analysis شخص ثالث
• 61. مقایسه APIهای مختلف Sentiment Analysis
• 62. انتخاب API مناسب برای نیازهای پروژه
• 63. استفاده از APIهای Sentiment Analysis ابری
• 64. ادغام با سرویس‌های ابری مانند AWS، Azure، Google Cloud
• 65. بهبود تجربه کاربری با استفاده از نتایج Sentiment Analysis
• 66. نمایش نتایج Sentiment Analysis به صورت گرافیکی
• 67. ارائه بازخورد به کاربران بر اساس تحلیل احساسات
• 68. استفاده از Sentiment Analysis در سیستم‌های توصیه گر
• 69. استفاده از Sentiment Analysis در چت‌بات‌ها
• 70. آینده Sentiment Analysis و APIها