اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تست فنی خودکار برای Generative AI

249,500 تومان
🚀 تست فنی خودکار برای Generative AI: دوره ای که آینده را می سازد! 🚀 🚀 تست فنی خودکار برای Generative AI: دوره ای که آینده را می سازد! 🚀 آیا می خواهید در خط مقدم تحول هوش مصنوعی قرار بگیرید؟ آیا به دنب...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: تست فنی خودکار برای Generative AI

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
  • 2. مبانی تست نرم‌افزار
  • 3. چرخه حیات تست نرم‌افزار
  • 4. انواع تست نرم‌افزار
  • 5. مبانی تست خودکار
  • 6. اهمیت تست خودکار
  • 7. تفاوت تست دستی و خودکار
  • 8. ابزارهای تست خودکار
  • 9. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 10. کاربردهای Generative AI
  • 11. چالش‌های تست Generative AI
  • 12. مبانی ارزیابی مدل‌های Generative AI
  • 13. معیارهای کیفیت در Generative AI
  • 14. مفاهیم اساسی تست فنی
  • 15. هدف تست فنی
  • 16. انواع تست فنی
  • 17. تست واحد (Unit Testing)
  • 18. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 19. تست سیستمی (System Testing)
  • 20. تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 21. تست رگرسیون (Regression Testing)
  • 22. تست عملکرد (Performance Testing)
  • 23. تست امنیتی (Security Testing)
  • 24. تست قابلیت استفاده (Usability Testing)
  • 25. اصول طراحی تست
  • 26. طراحی تست مبتنی بر الزامات
  • 27. طراحی تست مبتنی بر کد
  • 28. طراحی تست مبتنی بر داده
  • 29. تکنیک‌های طراحی تست
  • 30. تکنیک جعبه سیاه (Black Box Techniques)
  • 31. تکنیک جعبه سفید (White Box Techniques)
  • 32. تکنیک جعبه خاکستری (Gray Box Techniques)
  • 33. اصول نوشتن تست‌های مؤثر
  • 34. استانداردهای کدنویسی تست
  • 35. مدیریت تست (Test Management)
  • 36. برنامه‌ریزی تست (Test Planning)
  • 37. استراتژی تست (Test Strategy)
  • 38. طراحی سناریوهای تست
  • 39. اولویت‌بندی تست‌ها
  • 40. اجرای تست‌ها (Test Execution)
  • 41. گزارش‌دهی تست (Test Reporting)
  • 42. مدیریت نقص (Defect Management)
  • 43. ردیابی نقص (Defect Tracking)
  • 44. تحلیل ریشه‌ای نقص (Root Cause Analysis)
  • 45. تست خودکار در عمل
  • 46. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های تست خودکار
  • 47. انتخاب فریم‌ورک تست مناسب
  • 48. مبانی یادگیری ماشینی برای تست
  • 49. انواع مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 50. مفاهیم یادگیری نظارت شده
  • 51. مفاهیم یادگیری نظارت نشده
  • 52. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 53. مبانی تست Generative AI
  • 54. چالش‌های خاص تست Generative AI
  • 55. ارزیابی خروجی‌های Generative AI
  • 56. تست دقت (Accuracy Testing)
  • 57. تست ارتباط (Relevance Testing)
  • 58. تست انسجام (Coherence Testing)
  • 59. تست خلاقیت (Creativity Testing)
  • 60. تست سوگیری (Bias Testing)
  • 61. تست ایمنی (Safety Testing)
  • 62. تست استحکام (Robustness Testing)
  • 63. تست قابلیت تفسیر (Interpretability Testing)
  • 64. تست قابلیت اطمینان (Reliability Testing)
  • 65. تکنیک‌های تست خودکار برای Generative AI
  • 66. تست مبتنی بر الگو (Pattern-Based Testing)
  • 67. تست مبتنی بر مقایسه (Comparison-Based Testing)
  • 68. تست مبتنی بر بازخورد (Feedback-Based Testing)
  • 69. تست مبتنی بر داده‌های مصنوعی (Synthetic Data-Based Testing)
  • 70. تست مبتنی بر اکتشاف (Exploratory Testing)
  • 71. تکنیک‌های تست برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 72. تست prompts
  • 73. تست پاسخ‌ها
  • 74. تست مکالمات
  • 75. تست مدل‌های تولید تصویر
  • 76. تست تصاویر تولید شده
  • 77. تست prompts برای تولید تصویر
  • 78. تکنیک‌های تست برای مدل‌های تولید کد
  • 79. تست کد تولید شده
  • 80. تست prompts برای تولید کد
  • 81. فریم‌ورک‌های تست خودکار برای Generative AI
  • 82. ابزارهای ارزیابی LLM
  • 83. ابزارهای تست مدل‌های تولید تصویر
  • 84. ابزارهای تست مدل‌های تولید کد
  • 85. استفاده از ابزارهای منبع باز
  • 86. استفاده از پلتفرم‌های ابری
  • 87. استراتژی‌های تست برای Generative AI
  • 88. ایجاد مجموعه داده‌های تست (Test Datasets)
  • 89. تولید داده‌های تست خودکار
  • 90. اعتبارسنجی مجموعه داده‌های تست
  • 91. مدیریت چرخه عمر تست Generative AI
  • 92. تست مداوم (Continuous Testing)
  • 93. تست در CI/CD Pipeline
  • 94. اتوماسیون تست برای Generative AI در مقیاس بزرگ
  • 95. مقیاس‌پذیری تست‌ها
  • 96. مدیریت هزینه‌های تست
  • 97. بهبود مستمر فرآیندهای تست
  • 98. اندازه‌گیری اثربخشی تست
  • 99. تست‌های Ad Hoc برای Generative AI
  • 100. ملاحظات اخلاقی در تست Generative AI
🚀 تست فنی خودکار برای Generative AI: دوره ای که آینده را می سازد! 🚀

🚀 تست فنی خودکار برای Generative AI: دوره ای که آینده را می سازد! 🚀

آیا می خواهید در خط مقدم تحول هوش مصنوعی قرار بگیرید؟ آیا به دنبال مهارتی هستید که شما را در دنیای در حال رشد Generative AI، از دیگران متمایز کند؟ دوره "تست فنی خودکار برای Generative AI" دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید! در این دوره، شما به یک متخصص تست نرم‌افزار برای نسل جدید هوش مصنوعی تبدیل می‌شوید. با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته تست خودکار، امنیت و عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی را تضمین کرده و فرصت‌های شغلی بی‌نظیری را برای خود ایجاد کنید.

دنیای Generative AI با سرعت سرسام آوری در حال پیشرفت است. از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) گرفته تا تولید محتوای تصویری و صوتی، این فناوری‌ها در حال تغییر شکل دادن به صنایع مختلف هستند. اما با رشد این فناوری‌ها، نیاز به اطمینان از کیفیت، امنیت و عملکرد صحیح آنها نیز افزایش می‌یابد. این دوره، شما را به ابزارهای لازم برای تسلط بر این حوزه مجهز می‌کند و به شما کمک می‌کند تا در این انقلاب بزرگ، نقش محوری داشته باشید.

درباره دوره: تسلط بر تست خودکار Generative AI

دوره "تست فنی خودکار برای Generative AI" یک دوره جامع و کاربردی است که به شما آموزش می دهد چگونه تست‌های خودکار را برای برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند مدل‌های زبانی، مدل‌های تولید تصویر و سایر سرویس‌های Generative AI، طراحی و اجرا کنید. این دوره ترکیبی از تئوری، مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که به شما این امکان را می‌دهد تا مهارت‌های خود را در یک محیط واقعی تمرین کنید. شما با استفاده از ابزارهای پیشرفته و متدهای نوین تست، به چالش‌های منحصر به فرد تست برنامه‌های هوش مصنوعی، از جمله تست داده‌ها، تست مدل‌ها و تست رابط کاربری، مسلط خواهید شد.

موضوعات کلیدی که در این دوره یاد می گیرید:

  • اصول و مفاهیم تست نرم‌افزار در Generative AI
  • آشنایی با انواع تست‌های خودکار برای مدل‌های هوش مصنوعی (Unit Test, Integration Test, End-to-End Test)
  • استفاده از فریم‌ورک‌های تست خودکار (مانند pytest, JUnit, Selenium)
  • تست داده‌ها و ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی برای مدل‌ها
  • تست مدل‌ها و ارزیابی عملکرد مدل‌های Generative AI
  • تست رابط کاربری (UI Testing) برای برنامه‌های هوش مصنوعی
  • ایجاد و مدیریت تست‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها و نسخه‌های مختلف
  • مفاهیم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) برای تست خودکار
  • ابزارهای مانیتورینگ و پایش عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی
  • امنیت و تست‌های امنیتی در برنامه‌های Generative AI
  • بهترین شیوه‌ها و استانداردهای صنعت تست نرم‌افزار برای هوش مصنوعی

مخاطبان دوره:

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

  • برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که می‌خواهند مهارت‌های تست خود را ارتقا دهند.
  • متخصصان تست نرم‌افزار که به دنبال ورود به حوزه جذاب Generative AI هستند.
  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی و رشته‌های مرتبط.
  • علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی که می‌خواهند یک مهارت کلیدی و پرتقاضا را یاد بگیرند.
  • مدیران و رهبران تیم‌های توسعه که می‌خواهند کیفیت و سرعت توسعه را بهبود بخشند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ 5 دلیل قانع‌کننده:

  1. آینده شغلی درخشان: با یادگیری تست خودکار Generative AI، به یک متخصص با تقاضای بالا در بازار کار تبدیل می‌شوید. تقاضا برای متخصصان تست در این حوزه، به سرعت در حال افزایش است.
  2. تسلط بر مهارت‌های کلیدی: این دوره به شما ابزارها و دانش لازم برای طراحی، اجرا و مدیریت تست‌های خودکار را می‌دهد.
  3. یادگیری عملی و کاربردی: با استفاده از مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را در یک محیط واقعی تمرین می‌کنید.
  4. افزایش درآمد و ارتقای شغلی: با داشتن این مهارت، می‌توانید درآمد خود را افزایش داده و در موقعیت‌های شغلی بهتری قرار بگیرید.
  5. بهره‌مندی از پشتیبانی حرفه‌ای: در طول دوره، از پشتیبانی مدرسین مجرب و متخصصان حوزه هوش مصنوعی بهره‌مند خواهید شد.

سرفصل‌های دوره: 100 گام تا تسلط بر تست فنی خودکار Generative AI

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته را پوشش می‌دهد. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مقدمه‌ای بر Generative AI و اهمیت تست
  • اصول و مبانی تست نرم‌افزار
  • آشنایی با انواع تست‌های نرم‌افزار (Unit, Integration, End-to-End)
  • انتخاب فریم‌ورک تست مناسب (pytest, JUnit, ...)
  • نصب و راه‌اندازی محیط تست
  • نوشتن اولین تست‌های خودکار
  • تست داده‌ها: آماده‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • تست مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی (Metrics & Evaluation)
  • تست رابط کاربری (UI Testing) برای برنامه‌های هوش مصنوعی
  • استفاده از ابزارهای تست API
  • تست‌های امنیتی در Generative AI
  • تست‌های A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • مفهوم CI/CD و تست خودکار پیوسته
  • استفاده از Docker و Kubernetes در تست
  • ابزارهای مانیتورینگ و پایش عملکرد
  • بهترین شیوه‌ها و استانداردهای صنعت
  • ... و بیش از 80 سرفصل دیگر!

همین حالا ثبت نام کنید و به جمع متخصصان تست خودکار Generative AI بپیوندید! این دوره، سرمایه‌گذاری‌ای است که آینده شغلی شما را تضمین می‌کند. فرصت را از دست ندهید!

اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: AI testing automated testing Automation Generative AI ML testing Programming QA software testing برنامه نویسی تست خودکار تست نرم‌افزار تست هوش مصنوعی مولد کیفیت نرم‌افزار هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.