اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع هوش مصنوعی مولد برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی مولد
• 3. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 4. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 6. پیش‌پردازش متن و داده‌ها
• 7. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 8. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 9. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 10. تولید کد با هوش مصنوعی مولد
• 11. کمک به اشکال‌زدایی کد
• 12. تکمیل خودکار کد
• 13. تولید تست‌های واحد
• 14. تولید مستندات فنی
• 15. بازسازی و بهبود کد موجود
• 16. مفاهیم پایه مهندسی نرم‌افزار
• 17. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
• 18. متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار (Agile, Waterfall)
• 19. اصول طراحی نرم‌افزار (SOLID)
• 20. الگوهای طراحی نرم‌افزار (Design Patterns)
• 21. ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
• 22. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 23. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 24. مفاهیم NoSQL
• 25. امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 26. اصول کدنویسی امن
• 27. شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌ها
• 28. مدیریت پیکربندی
• 29. سیستم‌های کنترل نسخه (Git)
• 30. مفاهیم CI/CD
• 31. تست نرم‌افزار و تضمین کیفیت
• 32. انواع تست (واحد، یکپارچه‌سازی، سیستمی)
• 33. تست پذیرش کاربر (UAT)
• 34. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 35. معماری میکروسرویس
• 36. معماری مونولیتیک
• 37. طراحی API
• 38. مدیریت خطا و لاگینگ
• 39. پایداری و قابلیت اطمینان سیستم
• 40. مفاهیم DevOps
• 41. ابزارهای DevOps
• 42. مانیتورینگ و هشداردهی
• 43. بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزار
• 44. پروفایلینگ کد
• 45. بهینه‌سازی پایگاه داده
• 46. بهینه‌سازی شبکه
• 47. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی مولد
• 48. مدل‌های تولید تصویر
• 49. مدل‌های تولید صدا
• 50. مدل‌های تولید ویدئو
• 51. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 52. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 53. استخراج اطلاعات از متون
• 54. تحلیل احساسات
• 55. تولید گزارش‌های تحلیلی
• 56. تولید محتوا برای بازاریابی دیجیتال
• 57. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی
• 58. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 59. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 60. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 61. حریم خصوصی داده‌ها
• 62. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 63. تولید کد پایدار و قابل نگهداری
• 64. توسعه نرم‌افزار با رویکرد Test-Driven Development (TDD)
• 65. اصول Domain-Driven Design (DDD)
• 66. معماری Clean Architecture
• 67. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید کد در زبان‌های مختلف
• 68. تولید اسکریپت‌های خودکارسازی
• 69. کار با ابزارهای توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی
• 70. مدیریت پروژه نرم‌افزار با ابزارهای هوش مصنوعی
• 71. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در حوزه داده‌کاوی
• 72. استفاده از هوش مصنوعی مولد برای کشف الگوها
• 73. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌ها
• 74. بهبود کیفیت داده‌ها با هوش مصنوعی مولد
• 75. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در حوزه رابط کاربری (UI)
• 76. تولید طرح‌های اولیه رابط کاربری
• 77. تولید المان‌های گرافیکی رابط کاربری
• 78. تست کاربردپذیری با کمک هوش مصنوعی مولد
• 79. مبانی حقوقی و مالکیت فکری در هوش مصنوعی مولد
• 80. کپی‌رایت و هوش مصنوعی
• 81. مجوزهای استفاده از مدل‌های مولد
• 82. اهمیت انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 83. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• 84. بهترین شیوه‌ها برای ادغام هوش مصنوعی مولد در فرآیند توسعه
• 85. آینده هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 86. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 87. تاثیر هوش مصنوعی مولد بر بازار کار توسعه نرم‌افزار
• 88. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای آینده