پی سی دانلود - fastapi

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی بسازند، بدون آنکه درگیر پیچیدگی‌های تئوری شوند. شرکت‌کنندگان در این دوره به سرعت یاد خواهند گرفت که چگونه یک مدل تشخیص آتش مبتنی بر YOLO را راه‌اندازی کرده و آن را با FastAPI برای پردازش بک‌اند و Next.js برای رابط کاربری وب ادغام کنند. این رویکرد عملی به افراد امکان می‌دهد تا به جای غرق شدن در مباحث نظری عمیق، مستقیماً به سمت ساخت یک پروژه کاربردی حرکت کنند. در این دوره، موارد مختلفی مورد بررسی قرار می‌گیرد تا شرکت‌کنندگان تجربه جامعی به دست آورند. ابتدا، نحوه نصب و پیکربندی YOLO برای تشخیص آتش آموزش داده می‌شود، که گام اساسی برای شروع کار با مدل‌های بینایی کامپیوتر است. سپس، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه یک بک‌اند FastAPI را برای تشخیص آتش در زمان واقعی راه‌اندازی کنند، که برای ارتباط سریع و مؤثر بین مدل و رابط کاربری ضروری است. همچنین، ساخت یک فرانت‌اند Next.js برای نمایش بصری نتایج تشخیص آتش نیز آموزش داده می‌شود، که به کاربران امکان می‌دهد وضعیت را به صورت گرافیکی مشاهده کنند. یکی دیگر از جنبه‌های مهم دوره، پیاده‌سازی یک سیستم هشدار برای اعلان‌های بلادرنگ است تا کاربران فوراً از وقوع آتش‌سوزی مطلع شوند. ذخیره و بازیابی کارآمد گزارش‌های تشخیص آتش نیز بخشی از برنامه آموزشی است که برای تحلیل‌های بعدی و بهبود سیستم اهمیت دارد. علاوه بر این، دوره بهینه‌سازی مدل‌های YOLO برای عملکرد بهتر را پوشش می‌دهد، که برای افزایش دقت و سرعت تشخیص حیاتی است. شرکت‌کنندگان همچنین با نحوه استقرار برنامه خود برای استفاده در محیط‌های واقعی آشنا می‌شوند و تجربه عملی در ساخت برنامه‌های وب مبتنی بر هوش مصنوعی به دست می‌آورند.
در دوره آموزشی Build a Fire Detection with AI: YOLO, FastAPI & Next.js با ساخت یک سیستم تشخیص آتش در زمان واقعی آشنا خواهید شد.

آنچه این دوره را متمایز می‌کند، رویکرد تولید محور ما است. شما ارتباط بین سرویس‌ها را با استفاده از REST، gRPC و صف‌های پیام، پیاده‌سازی الگوهای پایگاه داده با PostgreSQL و راه‌اندازی راه‌حل‌های نظارت حرفه‌ای با Prometheus و Grafana تسلط خواهید یافت. در پایان، شما یک اکوسیستم کامل میکروسرویس را در Google Kubernetes Engine (GKE) مستقر کرده‌اید که مجهز به پایپلاین CI/CD و نظارت در سطح تولید است.
در دوره آموزشی Python Microservices: Build, Scale, and Deploy like a Pro! با معماری میکروسرویس‌ها و پیاده‌سازی آن در پایتون آشنا خواهید شد.