فلش‌کارت‌های آموزشی FastAPI و ساخت APIهای Human-Centered AI Design

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Human-Centered AI Design

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک FastAPI
• 2. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 3. مبانی پایتون برای توسعه API با FastAPI
• 4. مفاهیم اساسی RESTful API
• 5. تعریف مسیرها و پارامترها در FastAPI
• 6. اعتبارسنجی داده با Pydantic
• 7. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
• 8. کار با انواع داده‌های پیچیده
• 9. مستندسازی خودکار API با FastAPI
• 10. آشنایی با Swagger UI و ReDoc
• 11. مدیریت خطاها و استثناها در FastAPI
• 12. آشنایی با Middleware در FastAPI
• 13. امنیت API با FastAPI: احراز هویت و مجوز
• 14. استفاده از JWT برای احراز هویت
• 15. مدیریت Session و Cookies در FastAPI
• 16. آشنایی با Dependency Injection در FastAPI
• 17. استفاده از پایگاه داده با FastAPI: SQLAlchemy
• 18. ارتباط با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 19. مدیریت تراکنش‌ها در FastAPI
• 20. آشنایی با ORM و SQLAlchemy
• 21. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL با FastAPI: MongoDB
• 22. ارتباط با پایگاه داده‌های MongoDB
• 23. طراحی Schema برای MongoDB
• 24. آشنایی با Asyncio در FastAPI
• 25. نوشتن کدهای ناهمزمان (Asynchronous)
• 26. کار با WebSocket در FastAPI
• 27. ساخت APIهای Real-time با WebSocket
• 28. تست API با FastAPI: pytest
• 29. نوشتن تست‌های واحد و یکپارچگی
• 30. آشنایی با Mocking در FastAPI
• 31. استقرار (Deployment) API با FastAPI: Docker
• 32. ساخت ایمیج Docker برای FastAPI
• 33. استقرار API بر روی Docker Compose
• 34. استقرار API بر روی سرورهای ابری (AWS, Azure, Google Cloud)
• 35. مانیتورینگ و لاگینگ API با FastAPI
• 36. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 37. آشنایی با Logging در FastAPI
• 38. بهینه‌سازی عملکرد API با FastAPI
• 39. کشینگ (Caching) در FastAPI
• 40. آشنایی با Load Balancing
• 41. مقدمه‌ای بر Human-Centered AI Design
• 42. اصول طراحی رابط کاربری برای AI
• 43. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده برای AI API
• 44. انتخاب مدل‌های AI مناسب برای API
• 45. ادغام مدل‌های یادگیری ماشین با FastAPI
• 46. استفاده از TensorFlow/Keras با FastAPI
• 47. استفاده از PyTorch با FastAPI
• 48. استفاده از Scikit-learn با FastAPI
• 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های AI در API
• 50. بهبود دقت و کارایی مدل‌های AI
• 51. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی مدل‌های AI
• 52. امنیت داده‌ها در APIهای AI
• 53. حفاظت از حریم خصوصی کاربران
• 54. آشنایی با Differential Privacy
• 55. تفسیرپذیری مدل‌های AI
• 56. استفاده از SHAP و LIME
• 57. توضیح‌پذیری تصمیمات AI
• 58. طراحی API برای تعامل با Chatbot
• 59. طراحی API برای پردازش تصویر
• 60. طراحی API برای پردازش زبان طبیعی
• 61. طراحی API برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. استفاده از API Gateway برای مدیریت API
• 63. آشنایی با Kubernetes برای استقرار API
• 64. مقیاس‌پذیری API با FastAPI
• 65. استفاده از Redis برای کشینگ
• 66. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 67. طراحی API برای مقیاس‌پذیری بالا
• 68. آشنایی با CI/CD برای FastAPI
• 69. خودکارسازی فرایند استقرار
• 70. نوشتن مستندات کامل API
• 71. بهترین شیوه‌های طراحی API
• 72. استانداردهای طراحی RESTful API
• 73. آشنایی با OpenAPI Specification
• 74. مدیریت وابستگی‌ها در FastAPI
• 75. کار با محیط‌های مجازی
• 76. استفاده از Poetry یا Pipenv
• 77. نکات پیشرفته FastAPI
• 78. استفاده از ASGI برای عملکرد بهتر
• 79. طراحی API برای میکروسرویس‌ها
• 80. آشنایی با gRPC
• 81. استفاده از GraphQL با FastAPI
• 82. آشنایی با Webhooks
• 83. طراحی API برای Mobile Applications
• 84. طراحی API برای IoT devices
• 85. امنیت API در برابر حملات رایج
• 86. جلوگیری از SQL Injection
• 87. جلوگیری از Cross-Site Scripting (XSS)
• 88. جلوگیری از Cross-Site Request Forgery (CSRF)
• 89. آشنایی با OAuth 2.0
• 90. طراحی API با در نظر گرفتن دسترس‌پذیری (Accessibility)
• 91. آشنایی با WCAG
• 92. تست دسترس‌پذیری API
• 93. طراحی API با در نظر گرفتن چندزبانه بودن (Localization)
• 94. پشتیبانی از زبان‌های مختلف در API
• 95. آشنایی با i18n و l10n
• 96. استفاده از API برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
• 97. آشنایی با ابزارهای BI
• 98. طراحی API برای گزارش‌گیری
• 99. آشنایی با Elasticsearch
• 100. طراحی API برای جستجوی پیشرفته