دوره ساخت نرم‌افزارهای هوشمند با Spring Boot و GitHub Copilot همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت نرم‌افزارهای هوشمند با Spring Boot و GitHub Copilot

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی مدرن با ابزارهای هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزارهای هوشمند
• 2. مبانی Spring Boot برای ساخت برنامه‌های کاربردی
• 3. معرفی GitHub Copilot و قابلیت‌های آن
• 4. نصب و راه‌اندازی GitHub Copilot
• 5. نوشتن اولین کد با کمک Copilot
• 6. بهینه‌سازی کد با پیشنهادهای Copilot
• 7. مستندسازی خودکار کد توسط Copilot
• 8. تست‌نویسی با کمک GitHub Copilot
• 9. مقدمه‌ای بر Spring AI
• 10. معماری Spring AI
• 11. کار با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در Spring AI
• 12. پیکربندی Spring AI
• 13. ساخت چت‌بات‌های هوشمند با Spring AI
• 14. استفاده از Prompt Engineering در Spring AI
• 15. مدیریت حافظه در چت‌بات‌ها
• 16. کار با Embeddings و Vector Databases
• 17. جستجوی معنایی با Spring AI
• 18. تولید محتوا با Spring AI
• 19. خلاصه‌سازی متن با Spring AI
• 20. ترجمه ماشینی با Spring AI
• 21. تحلیل احساسات با Spring AI
• 22. استخراج اطلاعات از متن
• 23. طبقه‌بندی متن
• 24. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 25. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر با Spring AI
• 26. ادغام Spring Boot و Spring AI
• 27. ساخت API برای سرویس‌های هوشمند
• 28. امنیت در برنامه‌های هوشمند
• 29. مدیریت خطا در Spring AI
• 30. دیپلوی برنامه‌های Spring Boot با هوش مصنوعی
• 31. مانیتورینگ برنامه‌های هوشمند
• 32. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 33. توسعه میکروسرویس‌ها با Spring Boot
• 34. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 35. مدیریت تراکنش در میکروسرویس‌ها
• 36. امنیت در میکروسرویس‌ها
• 37. دیپلوی میکروسرویس‌ها
• 38. اصول DevOps
• 39. ابزارهای CI/CD
• 40. مقدمه‌ای بر Docker
• 41. ساخت Image با Docker
• 42. استفاده از Docker Compose
• 43. مقدمه‌ای بر Kubernetes
• 44. مفاهیم پایه Kubernetes
• 45. دیپلوی برنامه‌ها در Kubernetes
• 46. مدیریت منابع در Kubernetes
• 47. شبکه‌بندی در Kubernetes
• 48. ذخیره‌سازی در Kubernetes
• 49. اصول برنامه‌نویسی واکنش‌گرا (Reactive Programming)
• 50. مقدمه‌ای بر Project Reactor
• 51. ساخت برنامه‌های واکنش‌گرا با Spring WebFlux
• 52. کار با Spring Data Reactive
• 53. مقدمه‌ای بر گیت (Git)
• 54. دستورات پایه گیت
• 55. مدیریت شاخه‌ها در گیت
• 56. حل تداخلات در گیت
• 57. استفاده از پلتفرم‌های همکاری تیمی (مانند گیت‌لب یا گیت‌هاب)
• 58. اصول تست واحد (Unit Testing)
• 59. فریم‌ورک‌های تست در جاوا (JUnit, Mockito)
• 60. تست ادغام (Integration Testing)
• 61. تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 62. اصول طراحی الگوهای نرم‌افزاری (Design Patterns)
• 63. الگوهای طراحی محبوب در Spring Boot
• 64. اصول SOLID
• 65. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 66. طراحی شمای پایگاه داده
• 67. استفاده از Spring Data JPA
• 68. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 69. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 70. کار با MongoDB در Spring Boot
• 71. مقدمه‌ای بر معماری رویداد محور (Event-Driven Architecture)
• 72. استفاده از Kafka در Spring Boot
• 73. پیاده‌سازی الگوهای CQRS
• 74. مقدمه‌ای بر Serverless Computing
• 75. ساخت توابع Serverless با Spring Cloud Function
• 76. مقدمه‌ای بر Micro Frontends
• 77. ترکیب Micro Frontends با Spring Boot Backend
• 78. اصول امنیت سایبری در توسعه نرم‌افزار
• 79. مدیریت احراز هویت و مجوز دسترسی
• 80. استفاده از OAuth 2.0 و JWT
• 81. مقدمه‌ای بر متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 82. اسکرام (Scrum)
• 83. کانبان (Kanban)
• 84. اصول توسعه محصول محور
• 85. مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 86. رهبری تیم‌های توسعه
• 87. تفکر سیستمی در توسعه نرم‌افزار
• 88. مقدمه‌ای بر مهندسی نیازمندی‌ها
• 89. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار (SDLC)
• 90. ارزیابی کیفیت نرم‌افزار
• 91. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
• 92. سبک‌های مختلف معماری
• 93. انتخاب معماری مناسب
• 94. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 95. کاربرد هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 96. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 97. آینده توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی