کتاب صوتی پیاده‌سازی سامانه‌های یادگیری ماشین با FastAPI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های یادگیری ماشین با FastAPI

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
• 2. اصول برنامه‌نویسی و ساختار داده‌ها
• 3. مبانی پایگاه داده و مدیریت اطلاعات
• 4. شبکه‌های کامپیوتری و پروتکل‌های ارتباطی
• 5. سیستم‌عامل‌ها و مدیریت منابع
• 6. مفاهیم معماری نرم‌افزار
• 7. اصول مهندسی نرم‌افزار و چرخه حیات توسعه
• 8. روش‌های چابک توسعه نرم‌افزار
• 9. مدیریت پروژه در توسعه نرم‌افزار
• 10. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن
• 11. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 12. مبانی یادگیری ماشین
• 13. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 14. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 15. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 16. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 18. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول پایه
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 21. یادگیری عمیق و معماری‌های پیشرفته
• 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
• 24. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل
• 25. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 26. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 28. مدل‌های زبانی و جاسازی کلمات
• 29. استخراج ویژگی از متن
• 30. طبقه‌بندی متن و تحلیل احساسات
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. معماری FastAPI برای ساخت API
• 33. مقدمه‌ای بر وب سرویس‌ها و RESTful API
• 34. پیاده‌سازی API با FastAPI
• 35. ارتباط با پایگاه داده در FastAPI
• 36. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 37. مدیریت احراز هویت و مجوزها در FastAPI
• 38. استقرار سامانه‌های یادگیری ماشین
• 39. کانتینرسازی با Docker
• 40. هماهنگ‌سازی کانتینرها با Kubernetes
• 41. نظارت و مدیریت سامانه‌های در حال اجرا
• 42. امنیت سامانه‌های نرم‌افزاری
• 43. اصول برنامه‌نویسی امن
• 44. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
• 45. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 46. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 47. مسئولیت‌پذیری در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 48. حریم خصوصی داده‌ها
• 49. حقوق مالکیت معنوی در هوش مصنوعی
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
• 51. ابزارها و چارچوب‌های تحلیل داده‌های بزرگ
• 52. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
• 53. مصورسازی داده‌ها و نتایج مدل
• 54. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف
• 55. یادگیری ماشین در سلامت
• 56. یادگیری ماشین در امور مالی
• 57. یادگیری ماشین در صنعت
• 58. یادگیری ماشین در کشاورزی
• 59. یادگیری ماشین در حمل و نقل
• 60. یادگیری ماشین در آموزش
• 61. یادگیری ماشین در خدمات مشتری
• 62. یادگیری ماشین در تحقیقات علمی
• 63. نوآوری‌ها و روندهای آینده در هوش مصنوعی
• 64. هوش مصنوعی قابل تفسیر (Explainable AI)
• 65. یادگیری تقویتی عمیق
• 66. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 67. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 68. پردازش تصویر پیشرفته با یادگیری عمیق
• 69. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
• 71. بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های تولید
• 72. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
• 73. ابزارهای اتوماسیون در مهندسی یادگیری ماشین (MLOps)
• 74. مدیریت چرخه عمر مدل
• 75. تست و اعتبارسنجی مدل در تولید
• 76. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 77. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 78. مدیریت نسخه داده و مدل
• 79. خودکارسازی فرآیندهای ML
• 80. پلتفرم‌های MLOps
• 81. ملاحظات قانونی و انطباق در ML
• 82. استانداردهای داده و حاکمیت اطلاعات
• 83. اصول اخلاقی توسعه نرم‌افزار
• 84. مسئولیت اجتماعی در توسعه فناوری
• 85. فرهنگ سازمانی و تیم‌سازی در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 86. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
• 87. ارتباطات مؤثر در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 88. حل مسئله و تفکر انتقادی
• 89. خلاقیت در مهندسی نرم‌افزار
• 90. یادگیری مستمر و توسعه حرفه‌ای
• 91. آینده شغلی در حوزه مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 92. کارآفرینی در حوزه فناوری اطلاعات
• 93. فناوری‌های نوظهور و تأثیر آن‌ها
• 94. چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های پیچیده
• 95. اصول طراحی تجربه کاربری (UX)
• 96. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 97. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود UX/UI
• 98. مقدمه‌ای بر رایانش ابری (Cloud Computing)
• 99. خدمات ابری برای یادگیری ماشین
• 100. امنیت در رایانش ابری