فلش‌کارت‌های آموزشی FastAPI و ساخت APIهای Smart Ethics

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Smart Ethics

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI و APIهای اخلاق‌مدار
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه FastAPI
• 3. مبانی ساخت API با FastAPI
• 4. انواع درخواست‌های HTTP در FastAPI
• 5. مدل‌سازی داده با Pydantic
• 6. اعتبارسنجی داده‌ها و خطاها در FastAPI
• 7. کار با پارامترهای مسیر و کوئری
• 8. مدیریت هدرها و کوکی‌ها در FastAPI
• 9. اعمال محدودیت‌ها و اعتبارسنجی‌های پیشرفته
• 10. رابط کاربری مستندات خودکار (Swagger UI)
• 11. رابط کاربری Redoc
• 12. کار با پایگاه داده در FastAPI
• 13. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
• 14. استفاده از SQLAlchemy ORM
• 15. مدل‌سازی پایگاه داده با SQLAlchemy
• 16. عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف)
• 17. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده
• 18. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 19. امنیت API با FastAPI
• 20. احراز هویت (Authentication)
• 21. مجوزدهی (Authorization)
• 22. مدیریت توکن‌های JWT
• 23. پیاده‌سازی OAuth2
• 24. امنیت در سطح پایگاه داده
• 25. رمزنگاری داده‌ها
• 26. مدیریت خطا و ثبت وقایع (Logging)
• 27. طراحی APIهای مقیاس‌پذیر
• 28. میکروسرویس‌ها و FastAPI
• 29. ارتباط بین سرویس‌ها (Inter-service Communication)
• 30. صف‌های پیام (Message Queues)
• 31. کار با RabbitMQ
• 32. کار با Kafka
• 33. پیمانه‌سازی (Containerization) با Docker
• 34. استقرار برنامه‌ها با Docker Compose
• 35. مدیریت وضعیت (State Management)
• 36. پروتکل‌های ارتباطی پیشرفته
• 37. WebSockets در FastAPI
• 38. ارتباط ناهمگام (Asynchronous Communication)
• 39. تست APIهای FastAPI
• 40. تست واحد (Unit Testing)
• 41. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 42. تست بار (Load Testing)
• 43. بهینه‌سازی عملکرد FastAPI
• 44. کشینگ (Caching) در سمت سرور
• 45. کشینگ در سمت کلاینت
• 46. فشرده‌سازی پاسخ‌ها (Response Compression)
• 47. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 48. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
• 49. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 51. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
• 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 53. کار با کتابخانه TensorFlow/PyTorch
• 54. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 55. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 56. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 57. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 58. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 59. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 60. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 61. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 62. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 66. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
• 67. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 68. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
• 69. مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی
• 70. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 71. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 72. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
• 73. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 74. کاربرد APIهای اخلاق‌مدار در هوش مصنوعی
• 75. APIهای تحلیل احساسات اخلاق‌مدار
• 76. APIهای توصیه‌گر اخلاق‌مدار
• 77. APIهای تشخیص سوگیری
• 78. APIهای حفظ حریم خصوصی
• 79. APIهای شفافیت مدل
• 80. توسعه APIهای هوش مصنوعی با رویکرد اخلاقی
• 81. مستندسازی APIهای هوش مصنوعی
• 82. تست اخلاقی APIهای هوش مصنوعی
• 83. استقرار APIهای هوش مصنوعی اخلاق‌مدار
• 84. نظارت بر عملکرد و رفتار APIهای اخلاق‌مدار
• 85. مدیریت چرخه عمر APIهای هوش مصنوعی
• 86. ملاحظات قانونی در توسعه APIهای هوش مصنوعی
• 87. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 88. استانداردهای اخلاقی در صنعت هوش مصنوعی
• 89. ملاحظات فرهنگی در توسعه APIهای هوش مصنوعی
• 90. توسعه APIهای هوش مصنوعی برای بازارهای جهانی
• 91. آینده APIهای هوش مصنوعی اخلاق‌مدار