دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Adobe AI Platform همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Spring Cloud Adobe AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جاوا و اکوسیستم آن
• 2. مفاهیم پایه زبان برنامه‌نویسی جاوا
• 3. ساختار داده‌ها در جاوا
• 4. الگوریتم‌های پایه‌ای
• 5. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
• 6. وراثت و پلی‌مورفیسم در جاوا
• 7. مدیریت خطا و استثناء در جاوا
• 8. کار با ورودی/خروجی در جاوا
• 9. مفاهیم چندرشته‌ای (Multithreading) در جاوا
• 10. همگام‌سازی رشته‌ها در جاوا
• 11. مقدمه‌ای بر Spring Framework
• 12. اجزای اصلی Spring Core
• 13. Dependency Injection و IoC در Spring
• 14. Spring AOP
• 15. Spring MVC برای توسعه وب
• 16. مبانی Spring Boot
• 17. پیکربندی Spring Boot
• 18. Spring Boot Actuator
• 19. توسعه RESTful API با Spring Boot
• 20. مقدمه‌ای بر Microservices
• 21. الگوهای طراحی Microservices
• 22. Spring Cloud Overview
• 23. Spring Cloud Config Server
• 24. Spring Cloud Service Discovery (Eureka)
• 25. Spring Cloud Gateway
• 26. Spring Cloud Circuit Breaker (Resilience4j)
• 27. Spring Cloud Stream
• 28. Spring Cloud Sleuth و Zipkin
• 29. مقدمه‌ای بر Adobe AI Platform
• 30. Adobe Sensei و قابلیت‌های آن
• 31. ادغام Adobe AI با برنامه‌های جاوا
• 32. استفاده از Adobe PDF Services API
• 33. استفاده از Adobe Document Generation API
• 34. Adobe PDF Embed API
• 35. Adobe Document Services SDK
• 36. Adobe AI for Document Processing
• 37. Adobe AI for Content Creation
• 38. Adobe AI for Personalization
• 39. Adobe AI for Marketing
• 40. Adobe AI for Analytics
• 41. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 42. یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 43. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 44. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 45. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 46. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 47. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 48. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 49. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 50. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی
• 51. ارزیابی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها
• 52. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی
• 53. ملاحظات امنیتی در هوش مصنوعی
• 54. حریم خصوصی و داده‌ها در هوش مصنوعی
• 55. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 56. تست نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی
• 57. توسعه Microservices با Spring Cloud و Adobe AI
• 58. پیاده‌سازی Service Discovery در Microservices
• 59. مدیریت پیکربندی توزیع‌شده Microservices
• 60. امنیت در Microservices با Spring Security
• 61. پیاده‌سازی Circuit Breaker برای پایداری Microservices
• 62. ارتباط ناهمگام بین Microservices با Spring Cloud Stream
• 63. مانیتورینگ و لاگینگ در Microservices
• 64. مدیریت خطا در معماری Microservices
• 65. توسعه API Gateway با Spring Cloud Gateway
• 66. یکپارچه‌سازی Adobe AI در Microservices
• 67. استفاده از Adobe PDF Services در Microservices
• 68. توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر سند با Adobe AI
• 69. شخصی‌سازی محتوا با Adobe AI و Microservices
• 70. تحلیل داده‌ها با Adobe AI و Microservices
• 71. اتوماسیون فرآیندها با Adobe AI و Microservices
• 72. بهینه‌سازی تجربه کاربری با Adobe AI
• 73. ملاحظات پیاده‌سازی Adobe AI در محیط سازمانی
• 74. مدیریت چرخه حیات Microservices
• 75. استقرار Microservices (Docker & Kubernetes)
• 76. امنیت داده‌ها در Microservices
• 77. بهینه‌سازی عملکرد Microservices
• 78. معماری‌های مدرن توسعه نرم‌افزار
• 79. آخرین روندها در توسعه Microservices
• 80. کاربرد هوش مصنوعی در آینده توسعه نرم‌افزار
• 81. توسعه پایدار با Microservices و AI
• 82. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی توسعه نرم‌افزار در ایران
• 83. استانداردهای امنیتی داده در ایران
• 84. مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
• 85. حقوق مالکیت فکری در نرم‌افزار
• 86. اصول اخلاقی در توسعه نرم‌افزار
• 87. نکات پایانی و جمع‌بندی مباحث
• 88. مباحث پیشرفته در Spring Cloud
• 89. مباحث پیشرفته در Adobe AI Platform
• 90. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی