| نام محصول به انگلیسی | دانلود Generative AI for Software Development Skill Certificate |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دانلود دوره گواهینامه مهارت هوش مصنوعی مولد در توسعه نرمافزار |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه می‌گردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
گواهینامه مهارت هوش مصنوعی مولد در توسعه نرمافزار
هوش مصنوعی مولد (Generative AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از انقلابی‌ترین فناوری‌ها در دنیای توسعه نرمافزار است. این فناوری، که قادر به تولید محتوای جدید و اوریجینال مانند کد، متن، تصویر و صدا است، پتانسیل عظیمی برای دگرگون کردن چرخه عمر توسعه نرمافزار (SDLC) دارد. از کمک به برنامه‌نویسان برای نوشتن کد سریع‌تر و با کیفیت‌تر گرفته تا خودکارسازی فرآیندهای تست و تولید مستندات، هوش مصنوعی مولد ابزاری بی‌نظیر برای افزایش بهره‌وری و نوآوری است.
گواهینامه مهارت هوش مصنوعی مولد در توسعه نرمافزار، دوره‌ای جامع و کاربردی است که برای تجهیز توسعه‌دهندگان و مهندسان نرمافزار به دانش و مهارت‌های لازم برای استفاده مؤثر از این فناوری قدرتمند طراحی شده است. این دوره شما را با آخرین پیشرفت‌ها و بهترین شیوه‌ها در زمینه هوش مصنوعی مولد آشنا کرده و به شما کمک می‌کند تا در دنیای پررقابت توسعه نرمافزار، پیشتاز باشید.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از مبانی هوش مصنوعی مولد به دست آورید و نحوه به‌کارگیری آن را در سناریوهای مختلف توسعه نرمافزار بیاموزید. مهم‌ترین سرفصل‌های آموزشی عبارتند از:
- مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی مولد: آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و مدل‌های انتشار (Diffusion Models).
- تولید کد با هوش مصنوعی: استفاده از ابزارهایی مانند GitHub Copilot و توسعه مدل‌های سفارشی برای تولید، تکمیل و بهینه‌سازی کد.
- هوش مصنوعی در تست و دیباگینگ: خودکارسازی تولید تست‌های واحد، تست‌های انتگرال، و ابزارهای کمک به تشخیص و رفع اشکالات.
- خودکارسازی مستندسازی: تولید مستندات فنی، توضیحات کد، و مستندات API به صورت خودکار.
- بهره‌گیری از APIهای هوش مصنوعی: کار با پلتفرم‌هایی مانند OpenAI، Hugging Face و استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain برای ساخت برنامه‌های کاربردی.
- پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی: اصول اولیه MLOps و استقرار راهکارهای هوش مصنوعی مولد در محیط‌های عملیاتی.
- ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری: درک چالش‌های اخلاقی، تعصبات احتمالی و بهترین شیوه‌ها برای توسعه هوش مصنوعی مسئولانه.
مزایای شرکت در این دوره
با گذراندن این گواهینامه، شما مزایای بی‌شماری را تجربه خواهید کرد که مسیر شغلی شما را متحول می‌کند:
- افزایش بهره‌وری: با خودکارسازی کارهای تکراری و زمان‌بر، سرعت توسعه خود را به طرز چشمگیری افزایش دهید و روی بخش‌های خلاقانه‌تر تمرکز کنید.
- ارتقاء شغلی: کسب مهارت در هوش مصنوعی مولد شما را به یک دارایی ارزشمند برای هر تیم توسعه‌ای تبدیل می‌کند و فرصت‌های شغلی جدیدی را پیش روی شما قرار می‌دهد.
- نوآوری در راهکارها: قادر خواهید بود راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را طراحی و پیاده‌سازی کنید که پیش از این امکان‌پذیر نبودند، مانند سیستم‌های خودکار تولید محتوا یا پلتفرم‌های تعاملی پیشرفته.
- کاهش خطاها و بهبود کیفیت: استفاده از هوش مصنوعی برای تولید تست و دیباگینگ می‌تواند به کاهش خطاهای انسانی و افزایش کیفیت کلی نرمافزار کمک کند.
- رقابت‌پذیری در بازار کار: در دنیای تکنولوژی که به سرعت در حال تغییر است، این مهارت شما را در صدر رقابت نگه می‌دارد و تضمین‌کننده آینده شغلی شماست.
- ساخت پروژه‌های پیشرفته: توانایی ساخت و استقرار کاربردهایی که از مدل‌های هوش مصنوعی مولد بهره می‌برند، از جمله چت‌بات‌های هوشمند، سیستم‌های توصیه و ابزارهای توسعه کد.
پیش‌نیازها
برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:
- دانش برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی قوی با سینتکس پایتون و مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا. اکثر ابزارها و فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی با پایتون کار می‌کنند.
- آشنایی با توسعه نرمافزار: درک چرخه عمر توسعه نرمافزار (SDLC)، سیستم‌های کنترل نسخه (مانند Git) و مفاهیم اولیه مهندسی نرمافزار.
- مفاهیم پایه یادگیری ماشین (اختیاری): اگرچه دوره مفاهیم هوش مصنوعی مولد را از ابتدا پوشش می‌دهد، داشتن درک اولیه از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی می‌تواند مفید باشد.
سرفصل‌های جامع دوره
۱. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
در این بخش، با اصول و مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی مولد آشنا می‌شوید. تاریخچه، انواع مدل‌ها (LLMs, GANs, Diffusion Models) و کاربردهای کلی آن‌ها در صنایع مختلف بررسی می‌شود. همچنین، معماری‌های پایه مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه کارکرد آن‌ها با مثال‌های ساده توضیح داده خواهد شد. درک این مبانی، سنگ بنای تسلط بر هوش مصنوعی مولد است.
۲. هوش مصنوعی مولد برای تولید و تکمیل کد
این بخش به قلب کاربرد هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار می‌پردازد: تولید کد. شما با ابزارهایی مانند GitHub Copilot و CodeWhisperer کار خواهید کرد و یاد می‌گیرید چگونه از آن‌ها برای تسریع فرآیند کدنویسی، تولید توابع و کلاس‌ها، و حتی تولید اسکریپت‌های کامل استفاده کنید. همچنین، به مباحث پیشرفته‌تری مانند Fine-tuning مدل‌های زبانی برای تطابق با سبک کدنویسی یا دامنه خاص پروژه خود خواهید پرداخت. مثال عملی: تولید یک تابع Python برای اعتبارسنجی ورودی کاربر تنها با دادن توضیحات متنی.
۳. هوش مصنوعی در تست و دیباگینگ نرمافزار
یکی از چالش‌های مهم در توسعه نرمافزار، اطمینان از کیفیت و کاهش باگ‌ها است. این بخش به شما می‌آموزد که چگونه از هوش مصنوعی مولد برای:
- تولید خودکار تست‌های واحد (Unit Tests) و انتگرال: با دادن سورس کد، مدل هوش مصنوعی می‌تواند سناریوهای تست مربوطه را تولید کند.
- تشخیص الگوهای باگ و ارائه راه حل: تحلیل گزارش‌های خطا و ارائه پیشنهادات برای رفع آن‌ها.
- تولید داده‌های تستی واقعی و متنوع: برای پوشش‌دهی بهتر سناریوهای مختلف.
مثال عملی: تولید تست‌های JUnit برای یک کلاس Java موجود که منطق تجاری خاصی را پیاده‌سازی می‌کند.
۴. هوش مصنوعی برای مستندسازی و مدیریت پروژه
مستندسازی دقیق و به‌روز برای هر پروژه نرم‌افزاری حیاتی است. در این بخش، شما یاد می‌گیرید چگونه هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را تسهیل کند:
- تولید خودکار مستندات API: از کدهای شما، مستندات Swagger/OpenAPI تولید کنید.
- توضیحات خودکار کد: افزودن کامنت‌های توضیحی به کدها.
- خلاصه‌سازی اسناد: خلاصه‌سازی جلسات، گزارش‌ها و ایمیل‌های طولانی.
- کمک در مدیریت پروژه: تولید توضیحات وظایف، گزارش‌های پیشرفت و برنامه‌ریزی‌های اولیه.
مثال عملی: تولید فایل README جامع برای یک پروژه GitHub بر اساس ساختار پوشه‌ها و کدها.
۵. استقرار و یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی مولد
پس از توسعه، نوبت به استقرار و استفاده عملی از مدل‌های هوش مصنوعی می‌رسد. این بخش شامل:
- کار با APIهای مدل‌های بزرگ: نحوه اتصال به APIهای OpenAI، Cohere و Hugging Face.
- فریم‌ورک‌های LLM: آشنایی با LangChain و LlamaIndex برای ساخت برنامه‌های پیچیده با قابلیت‌های حافظه، بازیابی اطلاعات و Chain of Thought.
- مبانی MLOps: اصول استقرار، مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در تولید.
مثال عملی: ساخت یک چت‌بات ساده با استفاده از LangChain که قادر به پاسخگویی به سوالات مربوط به مستندات فنی یک پروژه باشد.
۶. ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه‌ها در هوش مصنوعی مولد
همزمان با قدرت هوش مصنوعی مولد، مسئولیت‌هایی نیز به همراه دارد. این بخش به جنبه‌های حیاتی مانند:
- تعصب (Bias) در مدل‌ها: شناسایی و کاهش سوگیری‌ها.
- شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability): درک چگونگی تصمیم‌گیری مدل‌ها.
- حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: محافظت از اطلاعات حساس در سیستم‌های هوش مصنوعی.
- مالکیت معنوی و حقوقی: مسائل مربوط به کد یا محتوای تولید شده توسط AI.
پرداخته و راهکارهایی برای توسعه هوش مصنوعی مسئولانه ارائه می‌دهد.
۷. پروژه پایانی (Capstone Project)
در نهایت، تمامی دانش و مهارت‌های کسب شده در قالب یک پروژه عملی به کار گرفته می‌شود. شما فرصت خواهید داشت تا یک راهکار نرم‌افزاری کوچک را طراحی و پیاده‌سازی کنید که از یک یا چند قابلیت هوش مصنوعی مولد برای حل یک مشکل واقعی در توسعه نرمافزار بهره می‌برد. این پروژه به شما کمک می‌کند تا آموخته‌های خود را تثبیت کرده و یک نمونه کار ارزشمند برای رزومه خود داشته باشید.
گواهینامه مهارت هوش مصنوعی مولد در توسعه نرمافزار، یک سرمایه‌گذاری بی‌نظیر برای آینده شغلی شماست. این دوره شما را با ابزارها و بینش‌های لازم برای رهبری انقلاب هوش مصنوعی در حوزه توسعه نرمافزار تجهیز می‌کند و تضمین می‌کند که همواره در لبه فناوری باقی بمانید. به جمع پیشگامان هوش مصنوعی مولد بپیوندید و آینده توسعه نرمافزار را بسازید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.