آموزش‌ها و راهنماهای کاربردی برای استفاده از هوش مصنوعی، API درواره، مدل‌های پیشرفته و ابزارهای توسعه، به‌صورت گام‌به‌گام و عملی. توجه: آموزش‌های این مقاله با هدف یادگیری و آشنایی با فناوری‌های هوش مصنوعی ارائه شده‌اند. اجرای دستورالعمل‌ها، کدها و تنظیمات معرفی‌شده بر عهده کاربر است و درواره مسئولیتی در قبال نتایج، خطاها یا خسارت‌های احتمالی ناشی از استفاده از آن‌ها ندارد.
آموزش و راهنما
PostgreSQL یک دیتابیس رابطه‌ای قدرتمند برای ساخت Backend و سرویس‌های هوش مصنوعی است. در این آموزش، نصب، SQL، طراحی Table، Constraint، Index، JSONB و ساخت تاریخچه چت با FastAPI و درواره را یاد می‌گیرید.
آموزش و راهنما
Redis یک دیتاستور سریع In-memory برای Cache، Session، Queue و پردازش رویداد است. در این آموزش، مفاهیم اصلی Redis و ساخت یک API خلاصه‌سازی مجهز به Cache با Python، FastAPI و درواره را یاد می‌گیرید.
آموزش و راهنما
gRPC یک فریم‌ورک سریع برای ارتباط میان سرویس‌هاست. در این راهنمای عملی با RPC، Protocol Buffers، HTTP/2، انواع Streaming و ساخت سرویس gRPC با Python و اتصال آن به API درواره آشنا می‌شوید.
آموزش و راهنما
Webhook روشی برای ارسال خودکار رویداد میان نرم‌افزارهاست. در این آموزش، تفاوت Webhook با API و Polling، ساخت Endpoint، مدیریت Retry و Duplicate و پیاده‌سازی عملی آن با FastAPI و درواره را یاد می‌گیرید.
آموزش و راهنما
REST API یکی از رایج‌ترین روش‌های ارتباط میان نرم‌افزارهاست. در این راهنمای عملی، اصول RESTful API، طراحی Endpoint، متدهای HTTP، مدیریت خطا، صفحه‌بندی و ساخت یک API واقعی متصل به درواره را یاد می‌گیرید.
آموزش و راهنما
در این راهنمای عملی با پروتکل HTTP، ساختار Request و Response، متدهای GET و POST، Headerها، Status Codeها، HTTPS و عیب‌یابی API آشنا می‌شوید و یک درخواست واقعی به API درواره ارسال می‌کنید.
آموزش و راهنما
در این آموزش با ساختار و Syntax زبان JSON آشنا می‌شوید، داده JSON را در Python و JavaScript می‌خوانید و می‌سازید و نحوه ارسال و دریافت JSON در APIهای هوش مصنوعی را با مثال واقعی یاد می‌گیرید.
آموزش و راهنما
در این آموزش PyCharm را نصب و برای توسعه Python آماده می‌کنیم، Virtual Environment می‌سازیم، Run و Debug و Pytest را یاد می‌گیریم و یک پروژه واقعی متصل به API هوش مصنوعی درواره اجرا می‌کنیم.
آموزش و راهنما
در این راهنمای عملی، Anaconda و Miniconda را نصب می‌کنیم، محیط‌های مجزای Conda می‌سازیم، پکیج‌های پایتون و Kernelهای Jupyter را مدیریت می‌کنیم و یک محیط آماده برای پروژه‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کنیم.
آموزش و راهنما
در این آموزش، Jupyter Notebook و JupyterLab را نصب می‌کنیم، با Cell و Kernel آشنا می‌شویم و یک پروژه واقعی تحلیل داده و تولید گزارش با پایتون و API هوش مصنوعی درواره می‌سازیم.
آموزش و راهنما
در این آموزش جامع OpenCV، نصب کتابخانه، خواندن و ویرایش تصویر، رنگ، فیلتر، Threshold، تشخیص لبه و کانتور، پردازش ویدئو، ساخت اسکنر سند و اتصال تصویر به هوش مصنوعی درواره را عملی یاد می‌گیرید.
آموزش و راهنما
در این آموزش جامع SciPy، بهینه‌سازی، آزمون آماری، انتگرال‌گیری، درون‌یابی، جبر خطی، پردازش سیگنال و ماتریس‌های Sparse را با پروژه‌های عملی پایتون و هوش مصنوعی درواره یاد می‌گیرید.