دوره آموزشی ادغام دادهها و توسعه API برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی
1 ساعت 33 دقیقهمتوسط2025-05-28
مدرسین
Janani Ravi
Certified Google Cloud Architect and Data Engineer
جزئیات دوره
این دوره بهتون مهارتهایی رو یاد میده که بتونید انواع مختلف دادهها رو به هم وصل کنید و APIهایی بسازید که باعث بشه مدلهای هوش مصنوعی و اپلیکیشنها راحت و بدون مشکل با هم ارتباط برقرار کنن. استاد دوره، جانانی راوی، تکنیکهای ضروری برای یکپارچهسازی دادهها و طراحی APIهای کارآمد رو بهتون آموزش میده.
با این آموزش، یاد میگیرید چطور ارتباطی پایدار و مطمئن بین سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی برقرار کنید تا همه چیز به خوبی و روان اجرا بشه. این دوره برای هر کسی که با هوش مصنوعی، زیرساختهای داده و عملیات یادگیری ماشین (MLOps) کار میکنه خیلی مناسبه؛ مثل مهندسهای داده، مهندسهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و توسعهدهندههای نرمافزار.
اهداف یادگیری این دوره
یادگیری اتصال منابع داده مختلف به هم
آموزش طراحی APIهای قدرتمند و کارآمد
یادگیری تکنیکهای یکپارچهسازی دادهها
آشنایی با روشهای ایجاد ارتباط مطمئن بین AI و اپلیکیشنها
درک اصول MLOps و زیرساخت دادهها
بهبود مهارتهای کار با داده برای مهندسین داده و AI
آشنایی با مفاهیم کلیدی در عملیات یادگیری ماشین
آموزش نحوه مدیریت دادهها در سیستمهای هوشمند
افزایش توانایی همکاری بین سیستمهای مختلف نرمافزاری
تسهیل توسعه پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی
با این آموزش، یاد میگیرید چطور ارتباطی پایدار و مطمئن بین سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی برقرار کنید تا همه چیز به خوبی و روان اجرا بشه. این دوره برای هر کسی که با هوش مصنوعی، زیرساختهای داده و عملیات یادگیری ماشین (MLOps) کار میکنه خیلی مناسبه؛ مثل مهندسهای داده، مهندسهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و توسعهدهندههای نرمافزار.
اهداف یادگیری این دوره
یادگیری اتصال منابع داده مختلف به هم
آموزش طراحی APIهای قدرتمند و کارآمد
یادگیری تکنیکهای یکپارچهسازی دادهها
آشنایی با روشهای ایجاد ارتباط مطمئن بین AI و اپلیکیشنها
درک اصول MLOps و زیرساخت دادهها
بهبود مهارتهای کار با داده برای مهندسین داده و AI
آشنایی با مفاهیم کلیدی در عملیات یادگیری ماشین
آموزش نحوه مدیریت دادهها در سیستمهای هوشمند
افزایش توانایی همکاری بین سیستمهای مختلف نرمافزاری
تسهیل توسعه پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی
مهارت ها
Data GovernanceAPIsData EngineeringArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence (AI)Data ScienceSoftware DevelopmentOne-Off
سرفصل ها
۰. مقدمه
- 01 - نیاز به یکپارچهسازی دادهها و APIها
- 02 - پیش نیازها
- 03 - نیاز به یکپارچهسازی دادهها در هوش مصنوعی
- 04 - سیلوهای داده
۱. رویکردهای ادغام دادهها
- 05 - مراحل یکپارچهسازی دادهها - منابع داده
- 06 - مراحل یکپارچهسازی دادهها - دریافت دادهها
- 07 - مراحل یکپارچهسازی دادهها - نگاشت، تبدیل و بارگذاری دادهها
- 08 - روشهای ادغام دادهها
- 09 - ETL و ELT
- 10 - یکپارچهسازی جریان و ثبت دادههای تغییر
- 11 - بهترین شیوهها و چالشها در یکپارچهسازی دادهها
۲. دادهها را در یک پلتفرم تحلیلی یکپارچه ادغام کنید
- 12 - آپلود دادهها در فضای ذخیرهسازی Azure Blob
- 13 - وارد کردن دادهها به Microsoft Fabric با استفاده از میانبرها
- 14 - ETL با جریانهای داده Fabric
۳. توسعه API برای برنامههای هوش مصنوعی
- 15 - رابطهای برنامهنویسی کاربردی (API) برای کار با دادهها و هوش مصنوعی
- 16 - انواع API، مزایا و بهترین شیوهها
- 17- طراحی APIها
- 18- مراحل طراحی API
- 19 - دروازههای API
- 20 - قابلیتها و مزایای درگاههای API
نتیجهگیری
- 21 - خلاصه و مطالعه بیشتر
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی توسعه OpenAI API و MCP
- دوره آموزشی کدنویسی وایب برای ساخت اولین اپلیکیشن هوش مصنوعی با Lovable و n8n (بدون نیاز به کدنویسی)
- دوره آموزشی توسعه اپلیکیشنهای RAG با LlamaIndex و Next.js
- دوره آموزشی REST APIها، بردارها و هوش مصنوعی در SQL Server 2025
- دوره آموزشی مبانی برنامهنویسی: APIها و سرویسهای وب
- دوره آموزشی OpenAI API: مفسر کد و تجزیه و تحلیل پیشرفته داده ها
- دوره آموزشی ساخت دستیار SQL مبتنی بر هوش مصنوعی با OpenAI و Streamlit
- دوره آموزشی آشنایی عملی با هوش مصنوعی: ساخت یک سرور MCP راه دور از صفر تا استقرار با استفاده از OAuth
مسیرهای مرتبط
- مسیر آموزشی کار با داده: مهندسی، یکپارچهسازی و MLOps برای هوش مصنوعی
- مسیر آموزشی توسعه مهارت های هوش مصنوعی خود با Google Gemini و Google Cloud Platform
- مسیر آموزشی توسعه مهارت های خود با OpenAI API
- مسیر آموزشی مقدمهای بر مهارتهای پایه برای کار با داده: جمعآوری دادهها
- مسیر آموزشی راهنمای توسعهدهنده Google Gemini
- مسیر آموزشی گیتهاب کوپایلوت رو مثل حرفهایها یاد بگیر!
- مسیر آموزشی مدیریت مدلهای زبان بزرگ (LLMs) با LLMOps
- مسیر آموزشی ساخت عوامل هوش مصنوعی: تکنیکهای پیشرفته برای توسعهدهندگان