Разработка SPRING приложений с поддержкой искусственного интеллекта (AI)

Содержание курса

Модуль 1: Архитектура современных приложений и AI-анализ архитектуры.

• Микросервисная архитектура и SPA приложения.
• Сравнение Spring, JakartaEE и классических серверов приложений.
• Spring Boot и автоматическая конфигурация.
• AI-анализ архитектурных решений и выявление узких мест.

Модуль 2: DI, IoC и интеллектуальное управление конфигурацией.

• Концепция бинов и жизненный цикл.
• Аннотации @Bean, @Service, @Component, @Configuration.
• Автосвязывание и управление зависимостями.
• AI-генерация конфигурационных классов и properties/yml файлов.

Модуль 3: Spring Data и AI-оптимизация доступа к данным.

• Spring Data JPA и EntityManager.
• JPQL и NativeQuery.
• Транзакции и блокировки.
• AI-генерация SQL-запросов и анализ индексов PostgreSQL.

Модуль 4: RESTful Web сервисы и AI-документирование API.

• Проектирование REST API.
• Выбор HTTP методов и статус-кодов.
• Версионирование сервисов.
• Автоматическая генерация документации и OpenAPI спецификаций с помощью AI.

Модуль 5: Асинхронные взаимодействия и интеллектуальная обработка сообщений.

• Интеграция с Kafka и ActiveMQ.
• Асинхронная обработка сообщений.
• AI-анализ потоков сообщений и прогнозирование нагрузки.

Модуль 6: Производительность и мониторинг с использованием AI.

• Профилирование Spring-приложений.
• Мониторинг памяти и потоков.
• AI-анализ логов и автоматическое выявление проблем производительности.

Модуль 7: Интеграция AI API в Spring-приложение.

• Подключение внешних AI сервисов через REST.
• Создание сервиса обработки запросов к AI-модели.
• Безопасность и контроль доступа.

Слушатели

Java-разработчики, Backend и Fullstack разработчики.

Предварительная подготовка

Java SE Fundamentals, знание основ объектно-ориентированного программирования.