فلش‌کارت‌های آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه دوره و نقشه راه
• 2. API چیست؟ چرا به آن نیاز داریم؟
• 3. معرفی FastAPI: چرا بهترین انتخاب است؟
• 4. مقایسه FastAPI با Flask و Django
• 5. آشنایی با استانداردهای OpenAPI و JSON Schema
• 6. مفاهیم کلیدی: ASGI, Starlette, Pydantic
• 7. آماده‌سازی محیط توسعه: Python, virtualenv, pip
• 8. نصب FastAPI و Uvicorn
• 9. ساخت اولین API: Hello World
• 10. آشنایی با مستندات تعاملی Swagger UI و ReDoc
• 11. Path Operations و متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 12. Path Parameters: تعریف و استفاده
• 13. Query Parameters: پارامترهای اختیاری و اجباری
• 14. تبدیل و اعتبارسنجی خودکار انواع داده
• 15. Pydantic چیست و چرا در FastAPI حیاتی است؟
• 16. Request Body و مدل‌های Pydantic
• 17. دریافت داده‌های JSON با Pydantic
• 18. اعتبارسنجی پیشرفته در Pydantic (Field)
• 19. ترکیب Path, Query و Body parameters
• 20. مدیریت مقادیر Nullable (Optional)
• 21. ارسال و دریافت List‌ها و Nested Models
• 22. استفاده از Union و AnyOf برای مدل‌های پیچیده
• 23. مدیریت خطاها و HTTPException
• 24. سفارشی‌سازی پاسخ‌های خطا
• 25. Response Model: کنترل داده‌های خروجی
• 26. استفاده از `response_model_exclude_unset` و `include/exclude`
• 27. Status Code های مختلف HTTP و کاربرد آنها
• 28. Form Data و دریافت داده از فرم‌های وب
• 29. File Uploads: آپلود یک فایل
• 30. Multiple File Uploads: آپلود چندین فایل
• 31. Dependencies: مفهوم تزریق وابستگی
• 32. ایجاد و استفاده از اولین Dependency
• 33. Dependencies به عنوان کلاس (Classes as Dependencies)
• 34. Dependencies در Path Operation Decorators
• 35. Sub-dependencies: وابستگی‌های تودرتو
• 36. Dependencies سراسری (Global Dependencies)
• 37. ساختاردهی پروژه: معرفی APIRouter
• 38. استفاده از APIRouter برای تقسیم‌بندی منطقی API
• 39. افزودن `prefix` و `tags` به APIRouter
• 40. Middleware: رهگیری Request و Response
• 41. ساخت یک Middleware سفارشی
• 42. CORS (Cross-Origin Resource Sharing) و مدیریت آن
• 43. Background Tasks: اجرای وظایف در پس‌زمینه
• 44. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و ORM
• 45. معرفی SQLModel: ترکیب SQLAlchemy و Pydantic
• 46. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL/SQLite
• 47. ایجاد مدل‌های پایگاه داده با SQLModel
• 48. عملیات CRUD: ایجاد رکورد (Create)
• 49. عملیات CRUD: خواندن رکورد (Read)
• 50. عملیات CRUD: به‌روزرسانی و حذف (Update & Delete)
• 51. مدیریت Session پایگاه داده با Dependencies
• 52. روابط بین جداول (Relationships) در SQLModel
• 53. مبانی امنیت در APIها
• 54. Hashing رمزهای عبور با Passlib
• 55. مفهوم OAuth2 و جریان "Password Flow"
• 56. پیاده‌سازی لاگین و تولید توکن دسترسی
• 57. JWT (JSON Web Tokens): ساختار و کاربرد
• 58. ایجاد Dependency برای احراز هویت کاربر
• 59. محافظت از Endpoints با احراز هویت
• 60. دریافت اطلاعات کاربر فعلی از توکن
• 61. Scopes (سطوح دسترسی) در OAuth2
• 62. استفاده از API Keys برای احراز هویت
• 63. مفاهیم عمیق‌تر Async/Await در پایتون
• 64. استفاده از `async def` با پایگاه داده
• 65. WebSockets: ارتباط دوطرفه و Real-time
• 66. پیاده‌سازی یک چت سرور ساده با WebSocket
• 67. تست‌نویسی برای APIهای FastAPI با Pytest
• 68. تست کردن Path Operations و Dependencies
• 69. تست کردن ارتباط با پایگاه داده
• 70. Dependency Overrides برای تست‌نویسی
• 71. سفارشی‌سازی پاسخ‌ها: StreamingResponse و FileResponse
• 72. رویدادهای Startup و Shutdown در برنامه
• 73. معماری APIهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 74. ادغام یک مدل ساده Machine Learning (مثلاً Scikit-learn)
• 75. ساخت API برای پیش‌بینی (Prediction Endpoint)
• 76. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی
• 77. مقدمه‌ای بر Hugging Face Transformers
• 78. ساخت API برای تحلیل احساسات متن (Sentiment Analysis)
• 79. ساخت API برای خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 80. ساخت API برای تولید متن (Text Generation - GPT-2/GPT-Neo)
• 81. بهینه‌سازی Inference: مدیریت بار روی CPU/GPU
• 82. پردازش وظایف سنگین AI با Background Tasks
• 83. استفاده از Celery با FastAPI برای وظایف طولانی‌مدت
• 84. ساخت API برای پردازش تصویر: طبقه‌بندی تصویر
• 85. دریافت فایل تصویر و پیش‌پردازش آن
• 86. ساخت API برای تشخیص اشیاء در تصویر (Object Detection)
• 87. مقدمه‌ای بر Vector Databases (مثل ChromaDB یا Pinecone)
• 88. ساخت API برای جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 89. مفهوم RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 90. پیاده‌سازی یک API ساده RAG برای پرسش و پاسخ از اسناد
• 91. ارسال داده‌های صوتی و ساخت API تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 92. استریم کردن پاسخ از مدل‌های زبان بزرگ (Streaming Response for LLMs)
• 93. مقدمه‌ای بر Docker و کانتینرسازی
• 94. نوشتن Dockerfile برای برنامه FastAPI
• 95. استفاده از Docker Compose برای توسعه و تولید
• 96. تنظیمات تولید: Gunicorn و Uvicorn Workers
• 97. مفهوم CI/CD و خودکارسازی فرآیندها
• 98. استفاده از GitHub Actions برای تست و بیلد خودکار
• 99. مقدمه‌ای بر استقرار در فضای ابری (Cloud Deployment)
• 100. استقرار برنامه روی یک سرویس PaaS (مثل Render)

FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work: کلید ورود شما به دنیای هوش مصنوعی!

آیا می‌خواهید از پتانسیل بی‌نظیر هوش مصنوعی در دنیای کار بهره‌مند شوید؟ آیا به دنبال راهی هستید تا APIهای قدرتمند و کارآمد برای برنامه‌های هوش مصنوعی خود ایجاد کنید؟ دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در دنیای امروز، هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر نحوه انجام کارها است. شرکت‌هایی که از این فناوری بهره می‌برند، مزیت رقابتی قابل توجهی کسب می‌کنند. این دوره به شما این امکان را می‌دهد که در خط مقدم این انقلاب قرار بگیرید و مهارت‌های لازم برای ساخت APIهای هوش مصنوعی را به دست آورید. با FastAPI، فریم‌ورک پایتون مدرن و پرسرعت، شما قادر خواهید بود APIهایی را توسعه دهید که نه تنها عملکرد بالایی دارند، بلکه به راحتی قابل نگهداری و توسعه هستند.

این دوره نه تنها شما را با مبانی FastAPI آشنا می‌کند، بلکه شما را در ساخت APIهای کاربردی برای برنامه‌های هوش مصنوعی هدایت می‌کند. از ساخت APIهای ساده تا APIهای پیچیده برای پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر، همه چیز در این دوره جامع گنجانده شده است.

درباره دوره

دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work یک برنامه آموزشی جامع و عملی است که شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته در توسعه APIهای هوش مصنوعی با استفاده از FastAPI راهنمایی می‌کند. این دوره شامل آموزش‌های ویدئویی با کیفیت بالا، تمرینات عملی، پروژه‌های واقعی و پشتیبانی اختصاصی است. شما در طول این دوره، با مفاهیم کلیدی APIها، FastAPI، و کاربردهای هوش مصنوعی آشنا خواهید شد و مهارت‌های لازم برای ساخت APIهایی را کسب خواهید کرد که می‌توانند در پروژه‌های مختلف به کار گرفته شوند.

موضوعات کلیدی

• مبانی API و REST
• آشنایی با FastAPI و مزایای آن
• نصب و پیکربندی FastAPI
• تعریف مسیرها (Routes) و متدهای HTTP
• اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• مدیریت خطاها
• امنیت APIها
• استفاده از دیتابیس‌ها (SQL و NoSQL)
• ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین
• استقرار (Deployment) APIها
• بهینه‌سازی عملکرد APIها
• مستندسازی APIها با OpenAPI
• ادغام با ابزارهای CI/CD

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان وب که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه APIها ارتقا دهند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر و مهندسی.
• متخصصان هوش مصنوعی که می‌خواهند APIهای قدرتمند برای مدل‌های خود بسازند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند داده‌های خود را از طریق API در دسترس قرار دهند.
• افرادی که به دنبال ورود به دنیای پررونق هوش مصنوعی هستند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

• آموزش جامع و عملی: از مفاهیم پایه تا پروژه‌های واقعی، همه چیز به صورت گام به گام آموزش داده می‌شود.
• مدرسان مجرب: آموزش توسط متخصصان باتجربه در زمینه FastAPI و هوش مصنوعی ارائه می‌شود.
• پشتیبانی اختصاصی: در طول دوره، به سوالات شما پاسخ داده می‌شود و مشکلات شما حل می‌شود.
• پروژه‌های عملی: با انجام پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را تقویت می‌کنید و نمونه‌کارهای ارزشمندی برای خود ایجاد می‌کنید.
• فرصت‌های شغلی: با کسب مهارت‌های FastAPI، درهای جدیدی به روی شما در دنیای هوش مصنوعی باز می‌شود.
• یادگیری فریم‌ورک مدرن: FastAPI یک فریم‌ورک قدرتمند و محبوب است که در بسیاری از شرکت‌های بزرگ استفاده می‌شود.
• تمرکز بر هوش مصنوعی: این دوره به طور خاص بر ساخت API برای برنامه‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد، که یک مزیت رقابتی بزرگ است.
• شبکه‌سازی: با شرکت در این دوره، با سایر متخصصان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی ارتباط برقرار می‌کنید.
• به روز رسانی مداوم: محتوای دوره به طور مداوم به روز رسانی می‌شود تا با آخرین تغییرات و بهترین شیوه‌ها همگام باشد.

سرفصل‌های دوره

دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که به شما تمامی مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص FastAPI را آموزش می‌دهد. برخی از سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر APIها و REST
• آشنایی با FastAPI و معماری آن
• نصب و راه‌اندازی FastAPI
• ساخت اولین API با FastAPI
• مسیرها (Routes) و متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• مدیریت Request Body و Query Parameters
• مدیریت Response Header و Status Codes
• استفاده از Dependency Injection
• مدیریت خطاها و Exception Handling
• Authentication و Authorization (OAuth2, JWT)
• امنیت APIها (CORS, CSRF)
• استفاده از دیتابیس‌های SQL (PostgreSQL, MySQL) با SQLAlchemy
• استفاده از دیتابیس‌های NoSQL (MongoDB) با Motor
• ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
• استقرار (Deployment) APIها با Docker و Kubernetes
• بهینه‌سازی عملکرد APIها (Caching, Asynchronous Tasks)
• مستندسازی APIها با OpenAPI و Swagger UI
• تست APIها با pytest
• ادغام با ابزارهای CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)
• مانیتورینگ APIها با Prometheus و Grafana
• استفاده از Message Queues (RabbitMQ, Kafka)
• ساخت APIهای Real-time با WebSocket
• پردازش زبان طبیعی (NLP) با FastAPI
• بینایی کامپیوتر (Computer Vision) با FastAPI
• ساخت Chatbot با FastAPI
• ساخت API برای تشخیص چهره
• ساخت API برای تحلیل احساسات
• ساخت API برای ترجمه زبان
• ساخت API برای تولید متن
• ساخت API برای خلاصه‌سازی متن
• و ده‌ها سرفصل دیگر...

همین حالا در دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Work ثبت نام کنید و آینده شغلی خود را متحول کنید! فرصت را از دست ندهید!