فلش‌کارت‌های آموزشی جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Autodesk AI Platform

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Autodesk AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه و معرفی دوره
• 2. آشنایی با محیط توسعه (IDE)
• 3. نصب و پیکربندی JDK
• 4. مبانی زبان جاوا: متغیرها و انواع داده
• 5. عملگرها در جاوا
• 6. دستورات شرطی (if, else, switch)
• 7. حلقه‌ها (for, while, do-while)
• 8. آرایه‌ها
• 9. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 10. کلاس‌ها و اشیاء
• 11. مفاهیم وراثت
• 12. چندریختی (Polymorphism)
• 13. کپسوله‌سازی (Encapsulation)
• 14. انتزاع (Abstraction)
• 15. رابط‌ها (Interfaces)
• 16. کلاس‌های انتزاعی (Abstract Classes)
• 17. مدیریت استثنا (Exception Handling)
• 18. مدیریت خطاها در جاوا
• 19. فایل‌های ورودی/خروجی (I/O)
• 20. مجموعه‌ها (Collections Framework)
• 21. لیست‌ها (Lists)
• 22. مجموعه‌ها (Sets)
• 23. نگاشت‌ها (Maps)
• 24. کالکشن‌های پیشرفته (Queues, Deques)
• 25. کار با رشته‌ها (Strings)
• 26. استفاده از StringBuilder و StringBuffer
• 27. تعبیری (Concurrency) در جاوا
• 28. رشته‌ها (Threads)
• 29. همگام‌سازی (Synchronization)
• 30. مدیریت Deadlock
• 31. مقدمه ای بر Spring Framework
• 32. Dependency Injection (DI)
• 33. Inversion of Control (IoC)
• 34. Spring Boot: راه‌اندازی و پیکربندی
• 35. ساختار پروژه Spring Boot
• 36. کنترلرهای REST (REST Controllers)
• 37. مفهوم RESTful API
• 38. Spring Data JPA
• 39. اتصال به پایگاه داده
• 40. Entity و Repository
• 41. عملیات CRUD با Spring Data JPA
• 42. مبانی Spring Security
• 43. احراز هویت (Authentication)
• 44. مجوز دهی (Authorization)
• 45. مدیریت Session
• 46. مقدمه ای بر Microservices
• 47. معماری Microservices
• 48. مزایا و معایب Microservices
• 49. مبانی Spring Cloud
• 50. Service Discovery (Eureka)
• 51. API Gateway (Spring Cloud Gateway)
• 52. Circuit Breaker (Resilience4j)
• 53. Distributed Configuration (Spring Cloud Config)
• 54. Message Queues (Kafka/RabbitMQ)
• 55. معرفی Autodesk AI Platform
• 56. مفهوم پلتفرم هوش مصنوعی Autodesk
• 57. کاربردها و قابلیت‌های کلیدی
• 58. اتصال Java به Autodesk AI Platform
• 59. API های Autodesk AI Platform
• 60. استفاده از SDK جاوا برای Autodesk AI Platform
• 61. مدل‌های هوش مصنوعی در Autodesk
• 62. آموزش و استقرار مدل‌ها
• 63. پردازش داده‌ها با هوش مصنوعی
• 64. توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 65. مبانی یادگیری ماشین (ML)
• 66. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 67. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 68. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 69. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 70. تکنیک‌های NLP
• 71. کار با متن و زبان
• 72. پردازش تصویر در هوش مصنوعی
• 73. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 74. استفاده از مدل‌های پیش‌ساخته (Pre-trained Models)
• 75. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 76. ساخت API های هوش مصنوعی با Spring Boot
• 77. تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 78. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 79. مدیریت و ارکستراسیون مدل‌های AI
• 80. اتوماسیون فرآیندها با AI
• 81. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 82. مفاهیم Big Data
• 83. ابزارهای Big Data (اختیاری)
• 84. معماری‌های مقیاس‌پذیر (Scalable Architectures)
• 85. کارایی و بهینه‌سازی برنامه‌ها
• 86. تست واحد (Unit Testing)
• 87. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 88. تست بار (Load Testing)
• 89. مستندسازی API ها (Swagger/OpenAPI)
• 90. مدیریت خطا و لاگینگ پیشرفته
• 91. امنیت در Microservices
• 92. رمزنگاری و امنیت داده‌ها
• 93. پیاده‌سازی CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 94. ابزارهای CI/CD (Jenkins, GitLab CI)
• 95. استقرار برنامه‌ها (Deployment)
• 96. کانتینرسازی (Docker)
• 97. ارکستراسیون کانتینر (Kubernetes)
• 98. نظارت و مانیتورینگ برنامه‌ها
• 99. مدیریت حافظه و garbage collection
• 100. الگوهای طراحی (Design Patterns)