اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کارگاه جامع افزایش بهره‌وری در برنامه‌نویسی با دستیار هوشمند GitHub Copilot

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارگاه جامع افزایش بهره‌وری در برنامه‌نویسی با دستیار هوشمند GitHub Copilot

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی در توسعه و برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. معرفی و نصب افزونه گیت‌هاب کوپایلت در محیط‌های توسعه
• 3. تنظیمات و پیکربندی دستیار هوشمند برای بهینه‌سازی کدنویسی
• 4. اصول نگارش دستورات متنی (Prompt Engineering) برای تولید کد
• 5. تولید خودکار توابع و متدها با استفاده از هوش مصنوعی
• 6. استفاده از کوپایلت برای تکمیل هوشمند کدهای تکراری
• 7. مستندسازی خودکار کدها و تولید توضیحات فنی
• 8. تولید تست‌های واحد (Unit Tests) با کمک هوش مصنوعی
• 9. شناسایی و رفع خطاهای منطقی در کدهای تولید شده
• 10. بازنویسی و بهبود خوانایی کد (Refactoring) با دستیار هوشمند
• 11. تولید کوئری‌های پایگاه داده بر اساس ساختار جداول
• 12. تجزیه و تحلیل کدهای پیچیده و قدیمی با ابزارهای هوش مصنوعی
• 13. مدیریت امنیت کد و شناسایی حفره‌های امنیتی در حین برنامه‌نویسی
• 14. رعایت استانداردهای کدنویسی تمیز (Clean Code) با راهنمایی هوش مصنوعی
• 15. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای تست نفوذپذیری اولیه
• 16. تولید ساختارهای داده‌ای و کلاس‌ها بر اساس نیاز پروژه
• 17. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه برنامه‌های تحت وب
• 18. بهینه‌سازی کدهای فرانت‌اند با کمک دستیار هوشمند
• 19. تولید خودکار اسکریپت‌های مدیریت زیرساخت و دواپس
• 20. همکاری تیمی و مدیریت مخازن کد با استفاده از قابلیت‌های هوشمند
• 21. استفاده از چت هوشمند برای پرسش و پاسخ‌های فنی در محیط توسعه
• 22. تولید مستندات فنی و راهنمای کاربری برای پروژه‌های نرم‌افزاری
• 23. ارزیابی دقت و صحت کدهای تولید شده توسط مدل‌های زبانی
• 24. مدیریت محدودیت‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های حساس
• 25. اخلاق حرفه‌ای و رعایت حقوق مالکیت معنوی در استفاده از کدهای هوشمند
• 26. روش‌های ترکیب دانش برنامه‌نویس با خروجی‌های هوش مصنوعی
• 27. تکنیک‌های پیشرفته در شخصی‌سازی رفتار دستیار هوشمند
• 28. بررسی آینده هوش مصنوعی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 29. به‌کارگیری کوپایلت در پروژه‌های مقیاس‌پذیر و سازمانی
• 30. نکات کلیدی در حفظ امنیت داده‌ها هنگام استفاده از ابزارهای ابری
• 31. توسعه افزونه‌های سفارشی برای شخصی‌سازی محیط کار
• 32. مدیریت بدهی فنی با استفاده از تحلیل‌های هوشمند
• 33. تولید خودکار کدهای رابط کاربری (UI) بر اساس طرح‌های اولیه
• 34. بهینه‌سازی عملکرد (Performance) کد با پیشنهادات هوشمند
• 35. روش‌های تست و اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 36. پیاده‌سازی الگوهای طراحی (Design Patterns) با کمک کوپایلت
• 37. استفاده از هوش مصنوعی برای تبدیل زبان‌های برنامه‌نویسی به یکدیگر
• 38. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی کد با هوش مصنوعی
• 39. تولید خودکار کدهای سمت سرور (Backend)
• 40. استراتژی‌های یادگیری مستمر برای تسلط بر ابزارهای توسعه هوشمند