اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی FastAPI و ساخت APIهای AI for Medical Diagnosis Improvement

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Medical Diagnosis Improvement

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به دوره: اهداف و مسیر یادگیری
• 2. مقدمه‌ای بر APIها و Microservices
• 3. آشنایی با FastAPI: چرا FastAPI؟ ویژگی‌ها و مزایا
• 4. نصب و راه‌اندازی FastAPI و Uvicorn
• 5. ساخت اولین برنامه FastAPI: Hello World
• 6. Path Operations: مدیریت درخواست‌های GET
• 7. Path Parameters: استخراج داده از مسیر URL
• 8. Query Parameters: پارامترهای اختیاری در URL
• 9. Request Body: ارسال داده با Pydantic مدل‌ها
• 10. Response Model: تعریف ساختار پاسخ با Pydantic
• 11. HTTP Status Codes: کنترل وضعیت پاسخ‌ها
• 12. Form Data و File Uploads در FastAPI
• 13. Error Handling: استفاده از HTTPException
• 14. Dependency Injection: مقدمه و کاربردها
• 15. Dependency Injection: توابع به عنوان وابستگی
• 16. Dependency Injection: Class-based Dependencies
• 17. FastAPI Router: سازماندهی کد API
• 18. CORS - Cross-Origin Resource Sharing
• 19. Middleware: افزودن لایه‌های عملکردی به API
• 20. Background Tasks: اجرای عملیات غیرهمزمان
• 21. مقدمه‌ای بر دیتابیس‌ها و ORM/ODM
• 22. اتصال FastAPI به PostgreSQL با SQLAlchemy
• 23. SQLAlchemy Core و SQLAlchemy ORM
• 24. Pydantic مدل‌ها و یکپارچه‌سازی با SQLAlchemy
• 25. مدیریت دیتابیس با Alembic (Database Migrations)
• 26. پیاده‌سازی عملیات CRUD با FastAPI و SQLAlchemy
• 27. مدیریت ارتباطات (Relationships) در دیتابیس
• 28. NoSQL Databases: مقدمه (مثال MongoDB)
• 29. اتصال FastAPI به MongoDB با Motor
• 30. پیاده‌سازی CRUD با FastAPI و MongoDB
• 31. امنیت در FastAPI: مفاهیم اولیه
• 32. OAuth2 و JWT Authentication: مقدمه
• 33. پیاده‌سازی JWT Authentication
• 34. Authorization با OAuth2 Scopes
• 35. مدیریت رمز عبور و Hash کردن
• 36. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پزشکی
• 37. چالش‌ها و فرصت‌های AI در تشخیص پزشکی
• 38. یادگیری ماشین: مروری بر مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 39. یادگیری عمیق: اصول و کاربردها
• 40. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های پزشکی (Preprocessing)
• 41. ویژگی‌سازی و انتخاب ویژگی برای داده‌های پزشکی
• 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 43. ارزیابی مدل‌های ML/DL: Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC)
• 44. Cross-validation و Overfitting/Underfitting
• 45. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در پزشکی (DICOM)
• 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در پزشکی (Clinical NLP)
• 47. مدل‌های یادگیری عمیق برای تصاویر (CNNs)
• 48. مدل‌های یادگیری عمیق برای متن (RNNs, Transformers)
• 49. اخلاق، تعصب و شفافیت در هوش مصنوعی پزشکی
• 50. حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی (PHI, HIPAA, GDPR)
• 51. آماده‌سازی مدل‌های ML/DL برای استقرار (Deployment)
• 52. سریالیزیشن و دی‌سریالیزیشن مدل‌ها (Joblib, Pickle, ONNX, TF SavedModel)
• 53. بارگذاری و مدیریت مدل‌ها در FastAPI Application
• 54. ساخت Endpoint برای پیش‌بینی با مدل‌های ML کلاسیک
• 55. ساخت Endpoint برای پیش‌بینی با مدل‌های DL (تصاویر)
• 56. ساخت Endpoint برای پیش‌بینی با مدل‌های DL (متن)
• 57. پیش‌پردازش داده‌های ورودی در داخل API
• 58. پس‌پردازش نتایج مدل و ساختاردهی پاسخ API
• 59. مدیریت مدل‌های چندگانه در یک API
• 60. مدیریت نسخه مدل (Model Versioning)
• 61. استفاده از GPU برای inference در FastAPI (TensorFlow/PyTorch)
• 62. طراحی Pydantic مدل‌ها برای ورودی/خروجی مدل‌های AI
• 63. کش کردن نتایج پیش‌بینی برای بهبود عملکرد
• 64. مدیریت خطاها و استثناها در Pipeline پیش‌بینی
• 65. آزمایش End-to-End Endpointهای هوش مصنوعی
• 66. فرمت‌های داده‌های پزشکی: DICOM و Pydicom
• 67. کار با تصاویر پزشکی (CT, MRI, X-Ray)
• 68. فرمت‌های داده‌های پزشکی: FHIR و کاربردهای آن
• 69. Clinical NLP: استخراج اطلاعات از گزارشات پزشکی
• 70. Anonymization و Pseudonymization داده‌های پزشکی
• 71. مدیریت داده‌های نامتعادل در تشخیص پزشکی
• 72. تبیین‌پذیری هوش مصنوعی (XAI) در پزشکی (LIME, SHAP)
• 73. Bias و Fairness در مدل‌های تشخیص پزشکی: شناسایی و کاهش
• 74. Human-in-the-Loop در سیستم‌های تشخیص پزشکی
• 75. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در پزشکی
• 76. Computer Vision پیشرفته برای تشخیص بیماری‌ها
• 77. NLP پیشرفته برای تحلیل مقالات و متون علمی پزشکی
• 78. Multi-modal AI در تشخیص پزشکی (ترکیب تصویر و متن)
• 79. زمان واقعی (Real-time) و Near Real-time در تشخیص
• 80. ساخت داشبورد مدیریت و مشاهده نتایج (مثال: Streamlit یا Plotly Dash)
• 81. Docker: کانتینر‌سازی برنامه FastAPI و مدل‌های AI
• 82. Docker Compose برای توسعه و تست محلی
• 83. استقرار FastAPI با Gunicorn و Uvicorn (Production Server)
• 84. مفاهیم MLOps: چرخه حیات مدل‌های AI
• 85. استقرار در پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP): اصول
• 86. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) برای FastAPI
• 87. مانیتورینگ APIهای هوش مصنوعی (Prometheus, Grafana)
• 88. لاگ‌برداری مؤثر برای دیباگینگ و تحلیل
• 89. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها (Model Retraining Pipelines)
• 90. A/B Testing و Canary Deployment برای مدل‌های AI
• 91. Performance Tuning FastAPI: Nginx, Load Balancing
• 92. Rate Limiting و جلوگیری از سوءاستفاده
• 93. WebSockets برای ارتباطات Real-time (مثال: نظارت لحظه‌ای)
• 94. Test-Driven Development (TDD) در FastAPI
• 95. Unit Testing برای Path Operations و Dependencies
• 96. Integration Testing برای دیتابیس و مدل‌ها
• 97. End-to-End Testing (E2E) با ابزارهایی مانند Playwright
• 98. مستندسازی API با OpenAPI (Swagger UI) و Redoc
• 99. بهینه‌سازی هزینه و مقیاس‌پذیری در ابری
• 100. جمع‌بندی، منابع و مسیرهای آینده