دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Global Health همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for Global Health

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر برنامه نویسی و سلامت جهانی
• 2. مروری بر مفاهیم API
• 3. معرفی FastAPI: یک فریمورک مدرن پایتون
• 4. نصب و راه‌اندازی FastAPI
• 5. ساخت اولین API با FastAPI
• 6. آشنایی با درخواست‌ها و پاسخ‌ها در FastAPI
• 7. مدیریت مسیرها (Routes) در FastAPI
• 8. کار با پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 9. کار با کوئری پارامترها (Query Parameters)
• 10. اعتبارسنجی داده‌ها با Pydantic
• 11. استفاده از مدل‌های Pydantic برای ورودی و خروجی
• 12. مدیریت درخواست‌های POST و ایجاد داده
• 13. اعتبارسنجی داده‌های POST با Pydantic
• 14. کار با داده‌های JSON در FastAPI
• 15. مدیریت فایل‌ها با FastAPI
• 16. استفاده از وضعیت‌های HTTP
• 17. پیاده‌سازی هندلرهای خطا
• 18. ایجاد مستندات API با OpenAPI و Swagger UI
• 19. ایجاد مستندات API با ReDoc
• 20. آشنایی با تزریق وابستگی (Dependency Injection)
• 21. استفاده از تزریق وابستگی در FastAPI
• 22. استفاده از کلاس‌های پاسخ (Response Classes)
• 23. استفاده از کوکی‌ها در FastAPI
• 24. استفاده از سشن‌ها در FastAPI
• 25. امنیت API: احراز هویت و مجوز
• 26. استفاده از کلیدهای API برای احراز هویت
• 27. استفاده از JWT برای احراز هویت
• 28. پیاده‌سازی احراز هویت OAuth2
• 29. اعمال محدودیت‌های دسترسی (Rate Limiting)
• 30. ایجاد APIهای RESTful با FastAPI
• 31. طراحی APIهای RESTful برای سلامت جهانی
• 32. پایگاه داده‌ها و FastAPI: مقدمه‌ای بر ORM
• 33. نصب و پیکربندی SQLAlchemy
• 34. ایجاد مدل‌های SQLAlchemy
• 35. ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها (CRUD) با SQLAlchemy
• 36. اتصال FastAPI به پایگاه داده
• 37. استفاده از پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 38. استفاده از پایگاه داده‌های NoSQL (مثلا MongoDB)
• 39. کار با دیتابیس‌ها و Pydantic
• 40. پیاده‌سازی تست واحد (Unit Testing) برای FastAPI
• 41. پیاده‌سازی تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 42. استفاده از Docker برای استقرار FastAPI
• 43. استقرار FastAPI با Docker و Docker Compose
• 44. استفاده از Celery برای کارهای پس‌زمینه (Background Tasks)
• 45. پیاده‌سازی صف پیام (Message Queues) با RabbitMQ
• 46. مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ
• 47. آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Models)
• 48. ادغام مدل‌های یادگیری ماشین با FastAPI
• 49. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 50. پردازش تصاویر و ویدئوها با FastAPI
• 51. کار با کتابخانه OpenCV
• 52. پردازش متن و زبان با FastAPI
• 53. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 54. ادغام مدل‌های AI برای تشخیص بیماری‌ها
• 55. ادغام مدل‌های AI برای پیش‌بینی شیوع بیماری
• 56. ساخت API برای پردازش داده‌های سلامت
• 57. ایجاد API برای تجسم داده‌های سلامت
• 58. ایجاد API برای مدیریت اطلاعات بیماران (با رعایت حریم خصوصی)
• 59. امنیت داده‌های سلامت و حفاظت از اطلاعات بیمار
• 60. پیاده‌سازی سیاست‌های حریم خصوصی و GDPR
• 61. پیاده‌سازی احراز هویت چند عاملی
• 62. بهینه‌سازی عملکرد API
• 63. ذخیره‌سازی (Caching) داده‌ها در FastAPI
• 64. استفاده از Redis برای ذخیره‌سازی
• 65. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 66. استفاده از کتابخانه asyncio برای عملکرد غیرهمزمان
• 67. استفاده از Threading و Multiprocessing
• 68. مدیریت ریسورس‌ها و حافظه
• 69. نظارت بر API و لاگ‌گیری
• 70. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ API
• 71. لاگ‌گیری با کتابخانه logging پایتون
• 72. ایجاد داشبوردهای مانیتورینگ
• 73. استفاده از Prometheus و Grafana
• 74. آشنایی با GraphQL
• 75. ایجاد API GraphQL با FastAPI
• 76. مقایسه FastAPI و فریمورک‌های دیگر پایتون (Flask, Django)
• 77. انتخاب فریمورک مناسب برای پروژه‌های سلامت جهانی
• 78. ساختن و مدیریت تیم توسعه‌دهندگان
• 79. اصول طراحی API (API Design Principles)
• 80. بهترین شیوه‌ها در توسعه FastAPI
• 81. مدیریت نسخه‌بندی API
• 82. استفاده از API Gateway
• 83. اتصال API به سرویس‌های ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
• 84. استفاده از سرویس‌های CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 85. استفاده از Git و GitHub برای مدیریت کد
• 86. بررسی اجمالی از توسعه نرم‌افزار Agile
• 87. طراحی و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 88. آشنایی با microservices
• 89. پیاده‌سازی microservices با FastAPI
• 90. امنیت در microservices
• 91. اتصال microservices به یکدیگر
• 92. استفاده از API Gateway در معماری microservices
• 93. بررسی نمونه‌های موفق در حوزه سلامت جهانی
• 94. مطالعه موردی: تشخیص بیماری با استفاده از FastAPI و AI
• 95. مطالعه موردی: پیش‌بینی شیوع بیماری با استفاده از FastAPI و AI
• 96. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سلامت با استفاده از FastAPI
• 97. چالش‌ها و فرصت‌های استفاده از AI در سلامت جهانی
• 98. آینده FastAPI و AI در سلامت جهانی
• 99. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
• 100. نکات کلیدی و جمع‌بندی دوره