فلش‌کارت‌های آموزشی Building a Recommendation System API

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Building a Recommendation System API

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. مفاهیم پایه در سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. انواع رویکردهای توصیه‌گر: محتوا محور
• 4. انواع رویکردهای توصیه‌گر: فیلترینگ مشارکتی
• 5. ترکیب رویکردها: توصیه‌گرهای هیبریدی
• 6. مبانی پایگاه داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. طراحی اسکیما برای داده‌های کاربران و آیتم‌ها
• 8. مدل‌سازی داده‌های تعامل کاربر با آیتم
• 9. مفهوم فضای ویژگی (Feature Space)
• 10. انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
• 11. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در توصیه‌گرها
• 13. مدل‌های کلاسیک توصیه‌گر: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 14. پیاده‌سازی KNN برای توصیه‌گرهای کاربر-محور
• 15. پیاده‌سازی KNN برای توصیه‌گرهای آیتم-محور
• 16. مقدمه‌ای بر ماتریس فاکتورینگ (Matrix Factorization)
• 17. تجزیه ماتریس با استفاده از تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 18. تجزیه ماتریس با استفاده از فاکتورگیری ماتریس غیرمنفی (NMF)
• 19. مبانی یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در توصیه‌گرها
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در توصیه‌گرها
• 22. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در توصیه‌گرها
• 23. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با استفاده از مدل‌های زبان
• 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی با استفاده از مدل‌های زبان
• 26. توصیه‌گرهای ترکیبی با استفاده از یادگیری عمیق
• 27. مفهوم API و طراحی آن
• 28. اصول طراحی RESTful API
• 29. مراحل ساخت API برای سیستم توصیه‌گر
• 30. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای ساخت API (مانند Flask یا FastAPI)
• 31. ساخت Endpointهای پایه برای API
• 32. Endpoint برای دریافت اطلاعات کاربر
• 33. Endpoint برای دریافت اطلاعات آیتم
• 34. Endpoint برای دریافت تاریخچه تعامل کاربر
• 35. Endpoint برای دریافت لیست آیتم‌های توصیه‌شده
• 36. Endpoint برای دریافت توصیه‌های آیتم مشابه
• 37. Endpoint برای دریافت توصیه‌های آیتم برای کاربر
• 38. پیاده‌سازی منطق توصیه‌گر در سمت سرور API
• 39. مدیریت وضعیت (State Management) در API
• 40. ذخیره‌سازی موقت (Caching) برای افزایش سرعت API
• 41. مبانی احراز هویت (Authentication) در API
• 42. پیاده‌سازی احراز هویت مبتنی بر توکن (Token-based Authentication)
• 43. مبانی مجازسازی (Authorization) در API
• 44. پیاده‌سازی سطوح دسترسی برای کاربران API
• 45. مستندسازی API با استفاده از Swagger/OpenAPI
• 46. نوشتن توضیحات واضح برای هر Endpoint
• 47. تعریف پارامترهای ورودی و خروجی
• 48. مثال‌های کاربردی برای درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 49. مدیریت خطاها در API
• 50. طراحی کدهای وضعیت HTTP مناسب
• 51. ارائه پیام‌های خطای گویا و کاربرپسند
• 52. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) API
• 53. انتخاب پلتفرم استقرار (مانند سرور ابری یا داخلی)
• 54. تنظیمات اولیه سرور
• 55. نصب و پیکربندی وابستگی‌های API
• 56. اجرای API بر روی سرور
• 57. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ (Monitoring) API
• 58. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد API
• 59. ثبت گزارش (Logging) رویدادهای API
• 60. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی مشکلات
• 61. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری (Scalability) API
• 62. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری API
• 63. استفاده از Load Balancer
• 64. استفاده از پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر
• 65. مقدمه‌ای بر تست (Testing) API
• 66. انواع تست‌های API: تست واحد (Unit Testing)
• 67. انواع تست‌های API: تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 68. انواع تست‌های API: تست عملکرد (Performance Testing)
• 69. نوشتن تست‌های خودکار برای API
• 70. مقدمه‌ای بر امنیت (Security) API
• 71. استانداردهای امنیتی در طراحی API
• 72. پیشگیری از حملات رایج (مانند SQL Injection)
• 73. مدیریت امن کلیدهای API
• 74. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 75. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 76. تطبیق API با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 77. ملاحظات مربوط به بانک مرکزی و رمزارزها (در صورت کاربرد)
• 78. ملاحظات مربوط به وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی (در صورت کاربرد)
• 79. ملاحظات مربوط به وزارت بهداشت و درمان (در صورت کاربرد)
• 80. ملاحظات مربوط به احکام شرعی در حوزه داده و تعاملات
• 81. تطبیق رویکردهای توصیه‌گر با چارچوب‌های فقهی
• 82. نکات مهم در طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. نکات مهم در طراحی تجربه کاربری (UX) برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. بررسی و تحلیل نتایج توصیه‌گرها
• 85. معیارهای ارزیابی کیفیت توصیه‌ها
• 86. بهبود مستمر سیستم توصیه‌گر
• 87. مدیریت چرخه حیات API
• 88. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس (Microservices)
• 89. طراحی سیستم توصیه‌گر به صورت میکروسرویس
• 90. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 91. ملاحظات مربوط به مدیریت داده‌های حجیم
• 92. استفاده از تکنیک‌های NoSQL برای داده‌های توصیه‌گر
• 93. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
• 94. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی توصیه‌ها
• 95. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
• 96. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 97. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 98. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 99. نوآوری‌ها در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر
• 100. چالش‌های پیش رو در ساخت سیستم‌های توصیه‌گر