فلش‌کارت‌های آموزشی FastAPI و ساخت APIهای Trustworthy AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Trustworthy AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای FastAPI
• 2. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 3. معرفی FastAPI: چرا FastAPI؟
• 4. مقایسه FastAPI با فریم‌ورک‌های دیگر وب
• 5. ساختار یک پروژه FastAPI
• 6. مفهوم Route و Endpoint
• 7. تعریف متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 8. پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 9. کوئری پارامترها (Query Parameters)
• 10. بدنه درخواست (Request Body) و مدل‌های Pydantic
• 11. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 12. مدیریت خطاها در FastAPI
• 13. تبدیل داده‌ها (Data Conversion)
• 14. استفاده از JSON Response
• 15. استفاده از HTML Response
• 16. استفاده از Redirect Response
• 17. استفاده از Streaming Response
• 18. استفاده از File Response
• 19. دستیابی به فایل‌های استاتیک (Static Files)
• 20. قالب‌بندی با Jinja2
• 21. تعریف و استفاده از Middleware
• 22. Dependency Injection در FastAPI
• 23. ایجاد سرویس‌های CRUD با FastAPI
• 24. اتصال به پایگاه داده (SQLAlchemy)
• 25. مدل‌سازی داده‌ها با SQLAlchemy
• 26. اعتبارسنجی داده‌ها با SQLAlchemy
• 27. ایجاد و مدیریت جداول در پایگاه داده
• 28. CRUD عملیات با SQLAlchemy
• 29. استفاده از پایگاه داده‌های Asynchronous
• 30. اعتبارسنجی ورودی‌ها با Pydantic و SQLAlchemy
• 31. مدیریت تراکنش‌ها
• 32. افزودن لاگینگ (Logging)
• 33. مستندسازی API با Swagger و Redoc
• 34. تنظیمات پیکربندی (Configuration)
• 35. استفاده از .env برای تنظیمات
• 36. استقرار FastAPI با Uvicorn و Gunicorn
• 37. استفاده از Docker برای استقرار
• 38. مبانی تست‌نویسی در FastAPI
• 39. تست‌های Unit
• 40. تست‌های Integration
• 41. تست‌های API
• 42. بهبود امنیت API
• 43. احراز هویت (Authentication)
• 44. احراز هویت با JWT (JSON Web Tokens)
• 45. احراز هویت با OAuth2
• 46. مجوزدهی (Authorization)
• 47. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 48. کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی (ABAC)
• 49. امنیت ورودی (Input Validation)
• 50. جلوگیری از حملات XSS و CSRF
• 51. SSL/TLS و HTTPS
• 52. بهینه‌سازی عملکرد FastAPI
• 53. استفاده از Asynchronous programming
• 54. Cache کردن پاسخ‌ها (Response Caching)
• 55. استفاده از Queues (RabbitMQ, Celery)
• 56. اتصال به Redis
• 57. وب‌ساکت‌ها (WebSockets) در FastAPI
• 58. ایجاد API برای هوش مصنوعی
• 59. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 60. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 61. ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در FastAPI
• 62. ارسال داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی
• 63. دریافت پاسخ‌ها از مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. پردازش پیش‌پردازش و پس‌پردازش داده‌ها
• 65. مدیریت حجم بالای درخواست‌ها
• 66. مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 67. بارگذاری داده‌ها به صورت موازی
• 68. استفاده از سرورهای چندگانه
• 69. استفاده از CDN
• 70. مانیتورینگ و نظارت بر API
• 71. ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
• 72. لاگ‌گیری (Logging) و ردیابی (Tracing)
• 73. آگاهی از خطرات امنیتی هوش مصنوعی
• 74. ایجاد APIهای قابل اعتماد برای AI
• 75. مدیریت نسخه‌بندی API
• 76. به‌روزرسانی‌های API
• 77. مستندسازی کامل API
• 78. استفاده از API Gateway
• 79. استفاده از Rate Limiting
• 80. API Versioning با FastAPI
• 81. استفاده از OpenAPI در پروژه‌های AI
• 82. طراحی APIهای RESTful
• 83. بهترین شیوه‌های طراحی API
• 84. ایجاد سرویس‌های Microservices با FastAPI
• 85. کار با gRPC در FastAPI
• 86. استفاده از Message Queues برای ارتباطات Asynchronous
• 87. مدیریت داده‌ها با Apache Kafka
• 88. بهینه‌سازی کارایی API برای هوش مصنوعی
• 89. استفاده از GPU و TPU برای پردازش سریع‌تر
• 90. کاهش تأخیر (Latency)
• 91. بهبود زمان پاسخ (Response Time)
• 92. استفاده از Async I/O در پروژه‌های AI
• 93. انتشار API در محیط‌های مختلف
• 94. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار
• 95. ایجاد تست‌های end-to-end
• 96. استفاده از API Gateway
• 97. امنیت API برای برنامه‌های هوش مصنوعی
• 98. مدیریت کلیدهای API
• 99. جلوگیری از سوء استفاده از API
• 100. حفاظت از داده‌های حساس