این دوره با هدف مجهز کردن شما به دانش و ابزارهای لازم برای استفاده مؤثر از گیت‌هاب کوپایلوت در پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته، شما گام به گام در این مسیر همراهی خواهید شد:

• مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی: با اصول اولیه یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و سایر شاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی آشنا خواهید شد تا درک عمیق‌تری از کدها و مدل‌هایی که کوپایلوت تولید می‌کند، داشته باشید. این بخش پایه و اساس درک کارایی کوپایلوت در وظایف هوش مصنوعی را فراهم می‌آورد.
• آشنایی کامل با گیت‌هاب کوپایلوت: نحوه کارکرد این دستیار کدنویسی هوشمند، معماری آن و چگونگی استفاده از آن برای تولید کدهای با کیفیت در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (به ویژه پایتون) را خواهید آموخت. همچنین، چگونگی تفسیر و پذیرش پیشنهادات کوپایلوت به طور مؤثر بررسی می‌شود.
• یکپارچه‌سازی کوپایلوت در گردش کار توسعه: یاد می‌گیرید چگونه کوپایلوت را در محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مانند VS Code نصب و پیکربندی کنید و آن را به بخشی جدایی‌ناپذیر از فرآیند کدنویسی روزانه خود تبدیل کنید. این شامل تنظیمات کاربردی برای بهینه‌سازی تجربه شماست.
• کاربرد کوپایلوت در وظایف هوش مصنوعی:
  • پیش‌پردازش داده‌ها: استفاده از کوپایلوت برای تولید کدهای تمیزسازی، تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy.
  • توسعه مدل‌های یادگیری ماشین: کمک گرفتن از کوپایلوت برای ایجاد ساختار مدل، تعریف لایه‌ها، توابع هزینه و بهینه‌سازها در فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch، با تمرکز بر سرعت و دقت.
  • تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی: استفاده از قابلیت‌های کوپایلوت برای تولید اسکریپت‌های تحلیل اکتشافی داده (EDA) و ترسیم نمودارهای گویا با Matplotlib و Seaborn، که بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها ارائه می‌دهد.
  • مهندسی پرامپت برای کد: یادگیری نحوه نوشتن پرامپت‌های مؤثر برای کوپایلوت تا بهترین و دقیق‌ترین پیشنهادات کد را دریافت کنید، که یک مهارت حیاتی در تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی است.
• بهترین روش‌ها و ملاحظات اخلاقی: درک محدودیت‌های کوپایلوت، اهمیت بازبینی کد تولید شده توسط هوش مصنوعی، و ملاحظات اخلاقی مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار، از جمله مسائل امنیتی و سوگیری‌های احتمالی.
• اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی: تکنیک‌هایی برای اشکال‌زدایی کدهای تولید شده توسط کوپایلوت و نحوه بهینه‌سازی آن‌ها برای کارایی و مقیاس‌پذیری در پروژه‌های واقعی.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی را برای توسعه‌دهندگان و متخصصان هوش مصنوعی به ارمغان می‌آورد که شامل موارد زیر است:

• افزایش چشمگیر بهره‌وری: با خودکارسازی بخش‌های تکراری و پیش‌بینی کد، زمان صرف شده برای کدنویسی کاهش یافته و شما می‌توانید روی حل مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنید. کوپایلوت به عنوان یک برنامه‌نویس جفت (Pair Programmer) عمل می‌کند که همیشه در کنار شماست و بازدهی شما را به حداکثر می‌رساند.
• تسریع در نمونه‌سازی (Prototyping): قابلیت تولید سریع کد به شما امکان می‌دهد ایده‌های جدید را به سرعت پیاده‌سازی و آزمایش کنید، که برای پروژه‌های تحقیق و توسعه (R&D) و چابک‌سازی فرآیند توسعه بسیار ارزشمند است.
• آشنایی با رویکردهای نوین توسعه هوش مصنوعی: شما با جدیدترین ابزارها و متدهایی که آینده توسعه نرم‌افزار را شکل می‌دهند، آشنا می‌شوید و خود را برای بازار کار آینده که به سرعت به سمت هوش مصنوعی حرکت می‌کند، آماده می‌کنید.
• درک بهتر نقش هوش مصنوعی در کدنویسی: این دوره به شما نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند نه تنها کد تولید کند، بلکه چگونه می‌تواند به بهبود کیفیت و ساختار کلی کد نیز کمک کند و فراتر از یک ابزار صرف عمل کند.
• کاهش کد boilerplate: کوپایلوت به طور خودکار کدهای تکراری و استاندارد را تولید می‌کند، که این امر منجر به کدهای تمیزتر، خواناتر و باگ کمتر می‌شود و نگهداری پروژه را آسان‌تر می‌کند.
• یادگیری مداوم و عمیق‌تر: با مشاهده پیشنهادات کوپایلوت، حتی می‌توانید با الگوهای کدنویسی جدید و کتابخانه‌هایی که پیش از این نمی‌شناختید، آشنا شوید، که این به نوعی یک یادگیری حین کار (on-the-job learning) است.
• حفظ مزیت رقابتی: در دنیای تکنولوژی که سرعت تغییرات بسیار بالاست، یادگیری ابزارهای جدید مانند کوپایلوت شما را یک گام جلوتر از رقبا نگه می‌دارد و قابلیت‌های شما را در بازار کار ارتقا می‌دهد.

برای کسب بهترین نتیجه از این دوره و بهره‌برداری حداکثری از محتوای آن، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی پایه با برنامه‌نویسی: درک مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی، ساختارهای داده، و الگوریتم‌ها ضروری است. دانش زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل کاربرد گسترده آن در هوش مصنوعی، امتیاز محسوب می‌شود و بخش عمده مثال‌ها بر پایه آن خواهد بود.
• آشنایی با Git و GitHub: از آنجا که گیت‌هاب کوپایلوت بر بستر گیت‌هاب کار می‌کند، آشنایی با سیستم کنترل نسخه Git و پلتفرم GitHub (مفاهیمی مانند commit، push، pull، repository) لازم است. این آشنایی به شما کمک می‌کند تا به راحتی پروژه‌های خود را مدیریت کنید.
• درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: اگرچه دوره به مبانی AI نیز می‌پردازد، اما داشتن درک اولیه از مفاهیمی مانند مدل، آموزش (training)، داده (data)، و ارزیابی (evaluation) فرآیند یادگیری شما را تسریع می‌کند و به شما اجازه می‌دهد تا عمیق‌تر به مباحث شیرجه بزنید.
• یکپارچه‌سازی محیط توسعه (IDE): دسترسی و آشنایی با یک IDE محبوب مانند Visual Studio Code (VS Code) که افزونه کوپایلوت را پشتیبانی می‌کند، برای تمرین عملی ضروری است. تمامی مثال‌های عملی در این محیط پیاده‌سازی و نمایش داده خواهند شد.
• دسترسی به GitHub Copilot: برای انجام تمرینات عملی دوره، نیاز به فعال‌سازی اشتراک گیت‌هاب کوپایلوت دارید. اگرچه برخی مفاهیم بدون دسترسی مستقیم قابل درک هستند، اما تجربه عملی برای تثبیت آموخته‌ها حیاتی است.

این دوره به صورت ماژولار و ساختارمند طراحی شده است تا یادگیری را تسهیل کند و شما را از مفاهیم مقدماتی تا پیشرفته همراهی کند. سرفصل‌های اصلی دوره به شرح زیر است:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و گیت‌هاب کوپایلوت
  • آینده توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی و جایگاه ابزارهای مولد
  • معرفی گیت‌هاب کوپایلوت: دستیار هوشمند شما در کدنویسی
  • اصول کارکرد کوپایلوت و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در زمینه تولید کد
  • مروری بر مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین و نقش آن‌ها در کوپایلوت
• ماژول ۲: راه‌اندازی محیط و شروع به کار با کوپایلوت
  • نصب و پیکربندی گیت‌هاب کوپایلوت در VS Code و سایر IDE‌های پشتیبانی شده
  • تنظیمات اولیه و شخصی‌سازی کوپایلوت برای بهترین عملکرد
  • اولین کدهای شما با کمک کوپایلوت: مثال‌های ساده و تعاملی
  • بهره‌برداری از پیشنهادات خط به خط و پیشنهادات کامل تابع/کلاس
• ماژول ۳: تولید کد برای وظایف رایج هوش مصنوعی
  • استفاده از کوپایلوت برای پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) با کتابخانه‌های Pandas و NumPy
  • توسعه مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Model Development) با Scikit-learn و Keras/TensorFlow
  • پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) با کمک کوپایلوت و فریم‌ورک PyTorch
  • تولید کدهای بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization) با Matplotlib و Seaborn برای درک بهتر داده‌ها
  • مثال عملی: تولید کد برای یک مدل رگرسیون خطی ساده
• ماژول ۴: تکنیک‌های پیشرفته کوپایلوت در توسعه هوش مصنوعی
  • مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای دریافت کدهای دقیق‌تر و بهینه‌تر از کوپایلوت
  • بازسازی و بهبود کد (Code Refactoring) با استفاده از پیشنهادات کوپایلوت
  • نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) برای کدهای AI با کمک کوپایلوت برای اطمینان از صحت عملکرد
  • اشکال‌زدایی هوشمندانه با پیشنهادات کوپایلوت و یافتن راه‌حل‌های سریع
  • مثال عملی: استفاده از کوپایلوت برای بازسازی یک تابع پیچیده پردازش داده
• ماژول ۵: بهترین روش‌ها، ملاحظات اخلاقی و آینده
  • نکات کلیدی برای بازبینی و اعتبارسنجی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی و اهمیت نظارت انسانی
  • ملاحظات امنیتی و اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی مولد در پروژه‌های حساس
  • محدودیت‌ها و چالش‌های فعلی گیت‌هاب کوپایلوت و نحوه مواجهه با آن‌ها
  • روندهای آینده در ترکیب هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی و پیش‌بینی‌های صنعت
• ماژول ۶: پروژه عملی پایانی
  • یکپارچه‌سازی آموخته‌ها در یک پروژه عملی هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها
  • مثال کاربردی: توسعه یک مدل طبقه‌بندی تصویر با کمک کوپایلوت (شامل پیش‌پردازش، تعریف مدل، آموزش و ارزیابی)
  • نکات نهایی و منابع برای یادگیری بیشتر و ادامه‌دادن مسیر حرفه‌ای شما در AI