فلش‌کارت‌های آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI for Environmental Monitoring Systems

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Environmental Monitoring Systems

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI برای سیستم‌های پایش محیطی
• 2. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 3. مفاهیم پایه‌ای API و RESTful
• 4. ساخت اولین API با FastAPI
• 5. مدل‌سازی داده‌ها با Pydantic
• 6. اعتبارسنجی داده‌ها در FastAPI
• 7. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 8. مسیرها (Routes) و پارامترهای URL
• 9. کوئری پارامترها و هدرها
• 10. ارسال داده‌ها در بدنه درخواست (Request Body)
• 11. آپلود فایل در FastAPI
• 12. مدیریت خطاها و استثناها
• 13. پاسخ‌های استاندارد HTTP
• 14. مستندات خودکار API (Swagger UI/ReDoc)
• 15. احراز هویت و مجوزدهی (Authentication & Authorization)
• 16. امنیت API با OAuth2
• 17. مدیریت توکن‌ها (JWT)
• 18. کار با پایگاه داده در FastAPI
• 19. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
• 20. استفاده از SQLAlchemy ORM
• 21. عملیات CRUD در پایگاه داده
• 22. مدیریت تراکنش‌ها
• 23. کار با پایگاه داده NoSQL (MongoDB)
• 24. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 25. کاربرد AI در پایش محیطی
• 26. مفاهیم یادگیری ماشین نظارت شده
• 27. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی داده‌های محیطی
• 28. طبقه‌بندی برای تحلیل داده‌های محیطی
• 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
• 30. خوشه‌بندی داده‌های محیطی
• 31. کاهش ابعاد داده‌ها (PCA)
• 32. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر محیطی
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی محیطی
• 35. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 36. کاربرد NLP در تحلیل گزارش‌های محیطی
• 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف محیطی
• 39. کار با کتابخانه‌های AI در پایتون (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 40. کار با کتابخانه TensorFlow
• 41. کار با کتابخانه PyTorch
• 42. آموزش و ارزیابی مدل‌های AI
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های AI
• 44. استقرار مدل‌های AI به عنوان API
• 45. فریم‌ورک FastAPI برای استقرار مدل‌های AI
• 46. ساخت API برای مدل‌های پیش‌بینی کیفیت هوا
• 47. ساخت API برای مدل‌های تشخیص آلودگی آب
• 48. ساخت API برای مدل‌های شناسایی تغییرات کاربری زمین
• 49. ساخت API برای مدل‌های پیش‌بینی وقوع بلایای طبیعی
• 50. پردازش داده‌های سنسورهای محیطی
• 51. تجمیع داده‌ها از منابع مختلف
• 52. پیش‌پردازش داده‌های محیطی
• 53. پاکسازی داده‌های محیطی
• 54. مهندسی ویژگی برای مدل‌های AI
• 55. مدیریت داده‌های حجیم محیطی
• 56. ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی محیطی
• 57. نمایش و بصری‌سازی داده‌های محیطی
• 58. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 59. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• 60. کار با داده‌های مکانی (Geospatial Data)
• 61. مقدمه‌ای بر GIS و داده‌های مکانی
• 62. استفاده از کتابخانه‌های مکانی (GeoPandas, Rasterio)
• 63. ساخت API برای تحلیل داده‌های مکانی
• 64. پایش کیفیت هوا در سطح شهر
• 65. پایش کیفیت آب در رودخانه‌ها و دریاچه‌ها
• 66. پایش تغییرات پوشش گیاهی
• 67. پایش فرسایش خاک
• 68. پایش انتشار گازهای گلخانه‌ای
• 69. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها
• 70. پیش‌بینی سیل و مدیریت بحران
• 71. مدیریت منابع آب
• 72. پایش فعالیت‌های صنعتی و اثرات زیست‌محیطی
• 73. سیستم‌های هشدار اولیه زیست‌محیطی
• 74. کاربرد اینترنت اشیاء (IoT) در پایش محیطی
• 75. اتصال سنسورهای IoT به FastAPI
• 76. امنیت داده‌ها در سیستم‌های پایش محیطی
• 77. حریم خصوصی داده‌ها
• 78. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های پایدار
• 79. معماری میکروسرویس‌ها
• 80. استفاده از Docker برای کانتینر کردن APIها
• 81. استقرار APIها بر روی سرور (Deployment)
• 82. مانیتورینگ و لاگ‌گیری APIها
• 83. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پایش محیطی
• 84. بهینه‌سازی عملکرد FastAPI
• 85. مدیریت اتصالات پایگاه داده
• 86. کار با وظایف پس‌زمینه (Background Tasks)
• 87. تست نویسی برای APIها (Unit Testing, Integration Testing)
• 88. مقدمه‌ای بر CI/CD برای سیستم‌های پایش محیطی
• 89. خودکارسازی فرآیند استقرار
• 90. مدیریت نسخه‌های API
• 91. بررسی چالش‌های اخلاقی در استفاده از AI برای پایش محیطی
• 92. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های محیطی
• 93. ملاحظات حقوقی و شرعی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های محیطی
• 94. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های AI محیطی
• 95. اهمیت همکاری بین‌المللی در پایش محیطی
• 96. آینده پایش محیطی با AI و FastAPI
• 97. پروژه‌های پیشرفته و نوآوری‌ها
• 98. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آینده