دوره ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی با React و راهنمایی هوشمند ChatGPT همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن‌های تعاملی با React و راهنمایی هوشمند ChatGPT

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه برنامه‌های وب با استفاده از ابزارهای نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه وب و React
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه React
• 3. مبانی JSX و کامپوننت‌ها در React
• 4. مدیریت State در کامپوننت‌های تابعی
• 5. استفاده از Props برای انتقال داده‌ها
• 6. هوک‌های React: useState و useEffect
• 7. کار با رویدادها و مدیریت فرم‌ها
• 8. لیست‌ها و کلیدها در React
• 9. شرطی‌سازی رندرینگ در React
• 10. چرخه حیات کامپوننت‌ها (برای کامپوننت‌های کلاسی)
• 11. هوک‌های سفارشی در React
• 12. Context API برای مدیریت وضعیت سراسری
• 13. استفاده از Redux Toolkit برای مدیریت پیچیده State
• 14. مقدمه‌ای بر ChatGPT و کاربردهای آن
• 15. فراخوانی API ChatGPT در برنامه‌های وب
• 16. تولید کد React با کمک ChatGPT
• 17. اشکال‌زدایی کد React با ChatGPT
• 18. بهینه‌سازی کد React با ChatGPT
• 19. ایجاد کامپوننت‌های UI با ChatGPT
• 20. طراحی رابط کاربری با راهنمایی ChatGPT
• 21. تست واحد کامپوننت‌های React
• 22. مقدمه‌ای بر تست End-to-End (E2E)
• 23. استفاده از Jest و React Testing Library
• 24. مفاهیم پایگاه داده در برنامه‌های وب
• 25. اتصال به پایگاه داده با Node.js و Express.js
• 26. استفاده از PostgreSQL در برنامه‌های وب
• 27. طراحی و پیاده‌سازی API RESTful
• 28. امنیت APIها در برنامه‌های وب
• 29. احراز هویت و مجوزدهی کاربران
• 30. استفاده از JWT برای احراز هویت
• 31. مدیریت خطا در برنامه‌های وب
• 32. مقدمه‌ای بر معماری Microservices
• 33. مفاهیم CI/CD (یکپارچه‌سازی مداوم/تحویل مداوم)
• 34. استقرار برنامه‌های وب در محیط Production
• 35. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
• 36. مقدمه‌ای بر Serverless Computing
• 37. استفاده از AWS Lambda برای توابع بدون سرور
• 38. مفاهیم کلان داده (Big Data)
• 39. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 40. یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised Learning)
• 41. یادگیری ماشین نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 42. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 47. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 48. کار با مدل‌های زبانی متن‌باز
• 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 50. ارزیابی و سنجش عملکرد مدل‌های زبانی
• 51. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 53. حریم خصوصی داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
• 54. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 55. مقدمه‌ای بر مفاهیم اقتصاد دیجیتال
• 56. نقش هوش مصنوعی در اقتصاد
• 57. تحلیل داده‌های اقتصادی با هوش مصنوعی
• 58. پیش‌بینی روندهای اقتصادی با مدل‌های هوش مصنوعی
• 59. کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال
• 60. بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین با هوش مصنوعی
• 61. شخصی‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی
• 62. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مشتریان
• 64. چت‌بات‌های هوشمند برای پشتیبانی
• 65. تحلیل احساسات مشتریان با هوش مصنوعی
• 66. مقدمه‌ای بر بلاکچین و رمزارزها (مطابق مقررات)
• 67. کاربرد بلاکچین در قراردادهای هوشمند
• 68. امنیت در تراکنش‌های رمزارزی (مطابق مقررات)
• 69. مقررات و چارچوب‌های قانونی رمزارزها (ایران)
• 70. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 71. توسعه برنامه‌های IoT با React
• 72. اتصال دستگاه‌های IoT به برنامه‌های وب
• 73. تحلیل داده‌های IoT با هوش مصنوعی
• 74. امنیت در دستگاه‌ها و شبکه‌های IoT
• 75. مقدمه‌ای بر واقعیت افزوده (AR)
• 76. توسعه برنامه‌های AR با React
• 77. مقدمه‌ای بر واقعیت مجازی (VR)
• 78. توسعه برنامه‌های VR با React
• 79. مقدمه‌ای بر توسعه بازی‌های کامپیوتری
• 80. استفاده از هوش مصنوعی در طراحی بازی
• 81. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در برنامه‌های وب
• 82. روش‌های پیشگیری از حملات سایبری
• 83. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در برنامه‌های وب
• 84. اصول حفاظت از داده‌ها در برنامه‌های کاربردی
• 85. مقدمه‌ای بر اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزار
• 86. مسئولیت‌پذیری در قبال کاربران
• 87. توسعه پایدار نرم‌افزار
• 88. مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 89. متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 90. نقش ChatGPT در مدیریت پروژه
• 91. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌ها
• 92. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 93. مقدمه‌ای بر نوآوری در توسعه نرم‌افزار
• 94. تکنیک‌های ایده‌پردازی و خلاقیت
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در فرآیند نوآوری
• 96. ارزیابی و انتخاب ایده‌های نوآورانه
• 97. مسیر شغلی در توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی
• 98. مهارت‌های لازم برای موفقیت در این حوزه
• 99. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 100. شبکه‌سازی و همکاری با متخصصان