اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ارزیابی کیفیت و دقت کد تولید شده توسط AI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی کیفیت و دقت کد تولید شده توسط AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای تولید کد (Code Generation)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی کیفیت کد هوش مصنوعی
• 2. اصول اولیه ارزیابی کد
• 3. اهمیت دقت در کد تولید شده توسط AI
• 4. معیارهای کلیدی سنجش کیفیت کد
• 5. انواع خطاها در کد AI
• 6. شناسایی باگ‌های رایج در کد AI
• 7. روش‌های تست خودکار کد
• 8. تست واحد (Unit Testing) برای کد AI
• 9. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 10. تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 11. تست عملکرد (Performance Testing)
• 12. تست امنیت (Security Testing)
• 13. ارزیابی خوانایی و نگهداری کد
• 14. استانداردهای کدنویسی و انطباق با آن‌ها
• 15. اهمیت مستندسازی کد
• 16. روش‌های مستندسازی کد AI
• 17. بررسی انطباق کد با الزامات فنی
• 18. ارزیابی معماری کد
• 19. اصول طراحی نرم‌افزار در کد AI
• 20. الگوهای طراحی (Design Patterns) در کد AI
• 21. بازبینی کد (Code Review)
• 22. نقش بازبینی کد در افزایش کیفیت
• 23. فرایند بازبینی کد موثر
• 24. ابزارهای تحلیل استاتیک کد
• 25. تحلیل کد بر اساس قوانین و استانداردها
• 26. شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی با ابزارهای استاتیک
• 27. اهمیت تست‌های دینامیک
• 28. تکنیک‌های تست دینامیک
• 29. پوشش تست (Test Coverage)
• 30. اندازه‌گیری پوشش تست
• 31. روش‌های افزایش پوشش تست
• 32. ارزیابی کیفیت خروجی‌های عددی
• 33. دقت محاسباتی در کد AI
• 34. مدیریت اعداد اعشاری و دقت آن‌ها
• 35. روش‌های اعتبارسنجی نتایج عددی
• 36. ارزیابی کیفیت خروجی‌های متنی
• 37. شناسایی و تصحیح خطاهای نگارشی و دستوری
• 38. انطباق خروجی متنی با استانداردهای زبانی
• 39. ارزیابی کیفیت خروجی‌های گرافیکی
• 40. دقت در نمایش و رندرینگ گرافیکی
• 41. استانداردهای نمایش اطلاعات بصری
• 42. ارزیابی کیفیت رابط کاربری (UI)
• 43. اصول طراحی UI کاربرپسند
• 44. تست کاربردپذیری (Usability Testing)
• 45. ارزیابی کیفیت تجربه کاربری (UX)
• 46. اصول طراحی UX موثر
• 47. اندازه‌گیری رضایت کاربر
• 48. تکنیک‌های ارزیابی کیفی
• 49. مصاحبه با کاربران
• 50. نظرسنجی از کاربران
• 51. گروه‌های کانونی (Focus Groups)
• 52. تحلیل لاگ‌ها و داده‌های رفتاری کاربران
• 53. ارزیابی تاثیر کد AI بر فرآیندهای کسب‌وکار
• 54. سنجش بهره‌وری و کارایی
• 55. کاهش هزینه‌ها با کد AI
• 56. افزایش دقت و کاهش خطا در فرآیندها
• 57. ارزیابی انطباق کد با قوانین و مقررات
• 58. رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 59. امنیت اطلاعات و داده‌ها
• 60. انطباق با قوانین بانک مرکزی در حوزه مالی
• 61. رعایت موازین شرعی در تولید محتوا
• 62. انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 63. ارزیابی مقیاس‌پذیری کد
• 64. طراحی برای مقیاس‌پذیری
• 65. تست بار (Load Testing)
• 66. تست استرس (Stress Testing)
• 67. ارزیابی قابلیت اطمینان (Reliability)
• 68. روش‌های افزایش قابلیت اطمینان
• 69. مدیریت خطا و بازیابی از خرابی
• 70. ارزیابی پایداری (Stability)
• 71. تست‌های پایداری طولانی‌مدت
• 72. شناسایی نشتی حافظه
• 73. ارزیابی عملکرد در شرایط مختلف
• 74. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
• 75. روش‌های پروفایلینگ کد
• 76. تحلیل زمان اجرا و مصرف منابع
• 77. ارزیابی ریسک‌های مرتبط با کد AI
• 78. ریسک‌های امنیتی
• 79. ریسک‌های اخلاقی
• 80. ریسک‌های حقوقی
• 81. مدیریت ریسک در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 82. اهمیت بازخورد مستمر
• 83. فرایند جمع‌آوری و اعمال بازخورد
• 84. بهبود مستمر کیفیت کد
• 85. آموزش توسعه‌دهندگان در زمینه ارزیابی کیفیت
• 86. ایجاد فرهنگ کیفیت در تیم
• 87. نقش رهبری در ترویج کیفیت
• 88. ابزارهای مدیریت پروژه برای پیگیری کیفیت
• 89. ادغام ابزارهای ارزیابی کیفیت در CI/CD
• 90. استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود ارزیابی کد
• 91. پیش‌بینی خطاها با مدل‌های ML
• 92. تشخیص خودکار الگوهای ناکارآمد
• 93. ارزیابی تطابق خروجی AI با انتظارات انسانی
• 94. تعریف معیارهای شفاف برای انتظارات
• 95. متریک‌های ارزیابی ذهنی و عینی
• 96. ارزیابی کیفیت در حوزه‌های مختلف کاربردی
• 97. کد AI در حوزه سلامت
• 98. کد AI در حوزه آموزش
• 99. کد AI در حوزه مالی
• 100. کد AI در حوزه صنعت