اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مبانی توسعه نرمافزار با هوش مصنوعی مولد (Amazon Q)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مبانی توسعه نرمافزار با هوش مصنوعی مولد (Amazon Q)
موضوع کلی: فناوری اطلاعات و توسعه نرمافزار
موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در توسعه نرمافزار
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر توسعه نرمافزار
- 2. مبانی برنامهنویسی
- 3. ساختار دادهها و الگوریتمها
- 4. مفاهیم پایگاه داده
- 5. اصول مهندسی نرمافزار
- 6. چرخه حیات توسعه نرمافزار
- 7. متدولوژیهای چابک
- 8. مدیریت پروژه نرمافزار
- 9. ابزارهای کنترل نسخه (Git)
- 10. مقدمهای بر هوش مصنوعی
- 11. یادگیری ماشین چیست؟
- 12. یادگیری عمیق و شبکههای عصبی
- 13. شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 14. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 15. پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 16. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 17. هوش مصنوعی مولد چیست؟
- 18. معرفی Amazon Q
- 19. معماری Amazon Q
- 20. کاربردهای Amazon Q در توسعه نرمافزار
- 21. نصب و راهاندازی Amazon Q
- 22. تنظیمات اولیه Amazon Q
- 23. رابط کاربری Amazon Q
- 24. تولید کد با Amazon Q
- 25. تکمیل خودکار کد با Amazon Q
- 26. اشکالزدایی کد با Amazon Q
- 27. بازنویسی کد با Amazon Q
- 28. توضیح کد با Amazon Q
- 29. مستندسازی کد با Amazon Q
- 30. ترجمه کد بین زبانها با Amazon Q
- 31. تست واحد با Amazon Q
- 32. تولید دادههای آزمایشی با Amazon Q
- 33. بهینهسازی کد با Amazon Q
- 34. پیشبینی خطا با Amazon Q
- 35. شناسایی آسیبپذیریهای امنیتی با Amazon Q
- 36. تولید نیازمندیهای نرمافزاری با Amazon Q
- 37. طراحی معماری نرمافزار با Amazon Q
- 38. مدلسازی داده با Amazon Q
- 39. تولید رابط کاربری (UI) با Amazon Q
- 40. تولید رابط برنامهنویسی کاربردی (API) با Amazon Q
- 41. مدیریت وابستگیها با Amazon Q
- 42. انتشار نرمافزار با Amazon Q
- 43. مانیتورینگ و گزارشدهی با Amazon Q
- 44. امنیت در هوش مصنوعی مولد
- 45. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
- 46. حریم خصوصی دادهها در هوش مصنوعی مولد
- 47. سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی
- 48. کاهش سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی
- 49. مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی
- 50. مدیریت ریسک در پروژههای هوش مصنوعی
- 51. مفاهیم پایه توسعه وب
- 52. توسعه فرانتاند
- 53. توسعه بکاند
- 54. معماری میکروسرویس
- 55. مفاهیم DevOps
- 56. ادغام پیوسته (CI)
- 57. تحویل پیوسته (CD)
- 58. زیرساخت به عنوان کد (IaC)
- 59. کانتینرسازی (Docker)
- 60. ارکستراسیون کانتینر (Kubernetes)
- 61. امنیت نرمافزار
- 62. اصول امنیت سایبری
- 63. رمزنگاری در توسعه نرمافزار
- 64. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
- 65. قوانین و مقررات حفاظت از دادهها
- 66. استانداردهای توسعه نرمافزار
- 67. روشهای توسعه نرمافزار پایدار
- 68. کیفیت نرمافزار
- 69. تست نرمافزار
- 70. تضمین کیفیت نرمافزار
- 71. مدیریت تغییرات در نرمافزار
- 72. قابلیت نگهداری نرمافزار
- 73. مقیاسپذیری نرمافزار
- 74. عملکرد نرمافزار
- 75. تجربه کاربری (UX)
- 76. طراحی رابط کاربری (UI)
- 77. دسترسیپذیری نرمافزار
- 78. کاربرد Amazon Q در محیطهای ابری
- 79. یکپارچهسازی Amazon Q با سرویسهای ابری
- 80. استفاده از Amazon Q برای توسعه اپلیکیشنهای موبایل
- 81. توسعه بازی با هوش مصنوعی مولد
- 82. هوش مصنوعی در تحلیل داده
- 83. کاربرد Amazon Q در تحلیل دادههای بزرگ
- 84. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی مولد
- 85. تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد
- 86. کاربرد Amazon Q در تولید مستندات فنی
- 87. فناوری بلاکچین و توسعه نرمافزار
- 88. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT)
- 89. توسعه نرمافزار برای واقعیت مجازی (VR)
- 90. توسعه نرمافزار برای واقعیت افزوده (AR)
- 91. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار
- 92. روندهای نوظهور در توسعه نرمافزار
- 93. آموزش مداوم در حوزه فناوری
- 94. ایجاد فرهنگ نوآوری در تیمهای توسعه
- 95. مدیریت دانش در پروژههای نرمافزاری
- 96. پروژههای متنباز و توسعه نرمافزار
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.