کتاب مدیریت API برای سیستم‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت API برای سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: توسعهٔ نرم‌افزار و خدمات ابری

موضوع میانی: مدیریت و توسعهٔ API با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر API و نقش آن در هوش مصنوعی
• 2. معماری میکروسرویس‌ها و APIها برای هوش مصنوعی
• 3. معرفی پلتفرم‌های ابری برای مدیریت API (AWS، Azure، Google Cloud)
• 4. API Gateway چیست و چرا برای هوش مصنوعی ضروری است؟
• 5. طراحی APIهای RESTful برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. استانداردهای امنیتی API (OAuth 2.0، JWT) در هوش مصنوعی
• 7. احراز هویت و مجوز دسترسی به APIهای هوش مصنوعی
• 8. مدیریت ترافیک API و جلوگیری از حملات DDoS
• 9. نرخ‌بندی و محدودیت‌های API برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از APIهای هوش مصنوعی
• 11. عیب‌یابی و رفع مشکلات API در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 12. تست APIهای هوش مصنوعی (Unit Testing, Integration Testing)
• 13. نسخه‌بندی API و مدیریت سازگاری
• 14. استفاده از OpenAPI/Swagger برای مستندسازی API
• 15. پیاده‌سازی APIهای GraphQL برای هوش مصنوعی
• 16. APIهای مبتنی بر رویداد (Event-Driven APIs) در هوش مصنوعی
• 17. مقایسه API Gatewayهای مختلف ابری
• 18. بهینه‌سازی عملکرد API برای پاسخ‌دهی سریع‌تر
• 19. استفاده از Caching در APIهای هوش مصنوعی
• 20. مدیریت خطاها و پاسخ‌های مناسب در APIها
• 21. طراحی API برای پردازش داده‌های بزرگ در هوش مصنوعی
• 22. APIهای Real-time برای کاربردهای هوش مصنوعی
• 23. استفاده از Webhooks برای اطلاع‌رسانی تغییرات
• 24. APIهای ناهمزمان (Asynchronous APIs) و صف‌های پیام
• 25. API Composition و Orchestration برای هوش مصنوعی
• 26. استفاده از APIها برای استقرار مدل‌های Machine Learning
• 27. APIهای Streaming برای داده‌های جریانی هوش مصنوعی
• 28. امنیت API در برابر تزریق (Injection Attacks)
• 29. APIهای Serverless برای هوش مصنوعی
• 30. مقیاس‌پذیری APIها با استفاده از Containerization (Docker, Kubernetes)
• 31. استفاده از APIها برای یکپارچه‌سازی با سیستم‌های Legacy
• 32. APIها و حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 33. مدیریت چرخه حیات API (API Lifecycle Management)
• 34. استفاده از API Analytics برای بهبود عملکرد
• 35. APIهای مبتنی بر بلاکچین برای هوش مصنوعی
• 36. مقدمه‌ای بر API Marketplaceها
• 37. توسعه API با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (Python, Node.js)
• 38. استفاده از CI/CD برای استقرار APIها
• 39. APIها و معماری رویداد محور (Event-Driven Architecture)
• 40. APIها و میکروسرویس‌ها در مقیاس بزرگ