پی سی دانلود - فست‌ای‌پی

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را در مسیر تسلط بر توسعه backend با استفاده از فریم‌ورک قدرتمند FastAPI و زبان برنامه‌نویسی پایتون راهنمایی می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان نه تنها با مفاهیم کلیدی و اساسی backend آشنا می‌شوند، بلکه تجربه عملی ساخت یک سیستم مدیریت تحویل واقعی را نیز کسب خواهند کرد. این دوره با پوشش مفاهیم پایه‌ای پایتون، حتی برای کسانی که آشنایی اولیه با این زبان دارند، شروع شده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند برنامه‌نویسی ناهمزمان، مدیریت پایگاه‌های داده SQL و NoSQL، پیاده‌سازی احراز هویت امن کاربر و استفاده از ویژگی‌های قدرتمند FastAPI می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در طول دوره با نحوه طراحی و ساخت APIهای RESTful، اعتبارسنجی داده‌ها، مدیریت خطاها، مستندسازی خودکار API با OpenAPI و بهبود کارایی برنامه‌های backend آشنا خواهند شد. همچنین، مباحثی مانند استقرار (deployment) برنامه‌های FastAPI و بهترین شیوه‌های توسعه backend نیز در این دوره پوشش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند پس از اتمام دوره، به طور مستقل پروژه‌های backend خود را با اطمینان کامل توسعه دهند.
در دوره آموزشی Ultimate Guide to FastAPI and Backend Development با ساخت APIهای قدرتمند و کارآمد آشنا خواهید شد.

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.