فلش‌کارت‌های آموزشی API Design for Machine Learning

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره API Design for Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر API و وب‌سرویس‌ها
• 2. چرا برای مدل‌های یادگیری ماشین به API نیاز داریم؟
• 3. مفاهیم پایه HTTP: درخواست و پاسخ
• 4. مروری بر متدهای HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 5. کدهای وضعیت HTTP و اهمیت آن‌ها
• 6. آشنایی با معماری REST
• 7. اصول کلیدی در طراحی RESTful API
• 8. فرمت‌های تبادل داده: مقدمه‌ای بر JSON
• 9. ساختار یک درخواست JSON
• 10. ساختار یک پاسخ JSON
• 11. آشنایی با ابزارهایی مانند Postman و cURL
• 12. تفاوت API، وب‌سرویس و میکروسرویس
• 13. چرخه حیات یک مدل یادگیری ماشین (ML Lifecycle)
• 14. نقش API در عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
• 15. انواع مدل‌های یادگیری ماشین و نیازمندی‌های API آن‌ها
• 16. طراحی Endpoint و نام‌گذاری منابع (Resources)
• 17. استفاده صحیح از متدهای HTTP برای عملیات CRUD
• 18. طراحی ساختار URL و پارامترهای کوئری
• 19. طراحی بدنه درخواست (Request Body)
• 20. طراحی بدنه پاسخ (Response Body)
• 21. استانداردهای رایج برای پاسخ‌های موفق
• 22. مدیریت خطا: طراحی پاسخ‌های خطا
• 23. استفاده از کدهای وضعیت HTTP برای انواع خطاها
• 24. نسخه‌بندی API: چرا و چگونه؟ (Versioning)
• 25. روش‌های نسخه‌بندی: از طریق URL, Header یا Query Param
• 26. احراز هویت (Authentication) چیست؟
• 27. روش‌های احراز هویت: API Key
• 28. روش‌های احراز هویت: OAuth 2.0
• 29. مجوزدهی (Authorization) و کنترل دسترسی
• 30. مفاهیم Idempotency در API
• 31. صفحه‌بندی (Pagination): مدیریت پاسخ‌های حجیم
• 32. فیلتر کردن، مرتب‌سازی و انتخاب فیلدها در پاسخ
• 33. مستندسازی API: اهمیت و بهترین شیوه‌ها
• 34. آشنایی با استاندارد OpenAPI (Swagger)
• 35. نوشتن مستندات تعاملی با Swagger UI و ReDoc
• 36. انواع APIهای یادگیری ماشین: پیش‌بینی، آموزش، مدیریت مدل
• 37. طراحی API برای سرویس‌های پیش‌بینی (Inference)
• 38. الگوی طراحی همزمان (Synchronous) برای پیش‌بینی‌های سریع
• 39. الگوی طراحی ناهمزمان (Asynchronous) برای کارهای طولانی
• 40. چه زمانی از الگوی همزمان و چه زمانی از ناهمزمان استفاده کنیم؟
• 41. طراحی API برای پیش‌بینی دسته‌ای (Batch Prediction)
• 42. طراحی ورودی API: مدیریت داده‌های جدولی (Tabular)
• 43. طراحی ورودی API: مدیریت داده‌های متنی (Text)
• 44. طراحی ورودی API: مدیریت تصاویر و فایل‌ها (Images/Files)
• 45. استانداردسازی فرمت ورودی و خروجی مدل
• 46. طراحی خروجی API: بازگرداندن پیش‌بینی‌ها و احتمالات
• 47. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در یک API
• 48. طراحی API برای توضیح‌پذیری مدل (Explainable AI - XAI)
• 49. بازگرداندن معیارهای اطمینان (Confidence Scores)
• 50. طراحی API برای مانیتورینگ انحراف داده (Data Drift)
• 51. طراحی API برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 52. طراحی API برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. طراحی API برای مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 54. طراحی API برای راه‌اندازی فرآیند آموزش مدل (Training Jobs)
• 55. طراحی API برای بررسی وضعیت و نتایج آموزش
• 56. طراحی API برای مدیریت مجموعه داده‌ها (Datasets)
• 57. طراحی API برای رجیستری مدل‌ها (Model Registry)
• 58. طراحی API برای فروشگاه ویژگی (Feature Store)
• 59. مدیریت حالت (State) در APIهای یادگیری ماشین
• 60. چالش‌های خاص APIهای ML: تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
• 61. انتخاب فریم‌ورک مناسب (FastAPI, Flask, Spring Boot)
• 62. پیاده‌سازی یک API پیش‌بینی ساده با FastAPI
• 63. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 64. کانتینرسازی API با Docker
• 65. نوشتن یک Dockerfile برای یک سرویس ML
• 66. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در محیط‌های مختلف
• 67. بارگذاری مدل (Model Loading) و مدیریت حافظه
• 68. استفاده از متغیرهای محیطی (Environment Variables) برای تنظیمات
• 69. مقدمه‌ای بر سرویس‌دهی مدل (Model Serving)
• 70. آشنایی با ابزارهای Model Serving مانند TensorFlow Serving و TorchServe
• 71. استراتژی‌های استقرار (Deployment): سرور مجازی، کانتینر، Serverless
• 72. استقرار API در Kubernetes
• 73. استقرار Serverless با AWS Lambda یا Google Cloud Functions
• 74. مفهوم CI/CD برای APIهای یادگیری ماشین
• 75. ساخت یک Pipeline ساده CI/CD با GitHub Actions
• 76. لاگ‌گیری (Logging) درخواست‌ها، پاسخ‌ها و خطاها
• 77. مانیتورینگ عملکرد API: زمان پاسخ و نرخ خطا
• 78. مانیتورینگ منابع سیستم: CPU, Memory, GPU
• 79. استفاده از ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana
• 80. مقیاس‌پذیری (Scalability): افقی در برابر عمودی
• 81. متعادل‌سازی بار (Load Balancing) برای توزیع ترافیک
• 82. استراتژی‌های ذخیره‌سازی موقت (Caching) برای بهبود سرعت
• 83. ملاحظات امنیتی: محافظت در برابر حملات رایج
• 84. اعتبارسنجی ورودی برای جلوگیری از Injection
• 85. مدیریت Secretها و کلیدهای API
• 86. مفهوم استقرار آبی/سبز (Blue/Green Deployment)
• 87. مفهوم انتشار قناری (Canary Releases)
• 88. تست A/B مدل‌ها از طریق API
• 89. بررسی سلامت API (API Health Checks)
• 90. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery) برای سرویس‌های ML
• 91. استفاده از دروازه API (API Gateway)
• 92. پیاده‌سازی محدودیت نرخ درخواست (Rate Limiting) و Throttling
• 93. آشنایی با gRPC برای ارتباطات با کارایی بالا
• 94. مقایسه REST با gRPC برای سرویس‌های ML
• 95. آشنایی با GraphQL و کاربردهای آن در سناریوهای خاص
• 96. تست API: تست واحد (Unit Testing)
• 97. تست API: تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 98. تست API: تست بار (Load Testing)
• 99. ملاحظات اخلاقی و تشخیص بایاس (Bias) در API
• 100. جمع‌بندی و نگاهی به آینده APIهای یادگیری ماشین