دوره کدنویسی هوشمند با Amazon Q Developer در موج GenAI همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کدنویسی هوشمند با Amazon Q Developer در موج GenAI

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 2. آشنایی با Amazon Q Developer
• 3. مفاهیم پایه و اصول GenAI برای کدنویسی
• 4. کاربردهای Amazon Q Developer در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 5. نصب و راه‌اندازی Amazon Q Developer
• 6. اتصال Amazon Q Developer به محیط توسعه
• 7. اصول کدنویسی با کمک هوش مصنوعی مولد
• 8. تولید کد پایه با Amazon Q Developer
• 9. تکمیل خودکار کد با هوش مصنوعی
• 10. بازسازی و بهبود کد موجود با Amazon Q Developer
• 11. تست واحد خودکار با استفاده از GenAI
• 12. اشکال‌زدایی هوشمند با Amazon Q Developer
• 13. مستندسازی خودکار کد با کمک هوش مصنوعی
• 14. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
• 15. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری با Amazon Q
• 16. بهینه‌سازی عملکرد کد با Amazon Q Developer
• 17. شناسایی الگوهای امنیتی در کد
• 18. پیشگیری از آسیب‌پذیری‌های رایج با GenAI
• 19. تولید تست‌های امنیتی خودکار
• 20. مفهوم توسعه نرم‌افزار با رویکرد No-Code/Low-Code
• 21. استفاده از Amazon Q در پلتفرم‌های Low-Code
• 22. توسعه اپلیکیشن‌های وب با Amazon Q
• 23. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل با Amazon Q
• 24. کاربرد GenAI در توسعه بازی‌ها
• 25. تولید محتوای گرافیکی برای نرم‌افزار
• 26. پردازش زبان طبیعی (NLP) در Amazon Q
• 27. تحلیل احساسات متن با هوش مصنوعی
• 28. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
• 29. تولید متن خلاقانه برای رابط کاربری
• 30. مدیریت پایگاه داده با کمک هوش مصنوعی
• 31. پرس‌وجوهای هوشمند از پایگاه داده
• 32. بهینه‌سازی ساختار پایگاه داده
• 33. توسعه API با استفاده از Amazon Q
• 34. مستندسازی خودکار API
• 35. تست خودکار API
• 36. امنیت API با کمک GenAI
• 37. مفاهیم DevOps و CI/CD
• 38. استفاده از Amazon Q در pipelines CI/CD
• 39. اتوماسیون فرآیندهای استقرار
• 40. نظارت و پایش برنامه‌ها با هوش مصنوعی
• 41. تحلیل لاگ‌ها با Amazon Q Developer
• 42. پیش‌بینی مشکلات احتمالی در سیستم
• 43. مفهوم مهندسی Prompt برای GenAI
• 44. نوشتن Promptهای مؤثر برای تولید کد
• 45. بهبود Promptها بر اساس بازخورد
• 46. تکنیک‌های پیشرفته Prompting
• 47. کاربرد GenAI در معماری نرم‌افزار
• 48. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر با هوش مصنوعی
• 49. مستندسازی معماری با Amazon Q
• 50. تحلیل معماری‌های موجود
• 51. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار با GenAI
• 53. حریم خصوصی داده‌ها در استفاده از Amazon Q
• 54. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 55. راهکارهای کاهش سوگیری در کد
• 56. مالکیت معنوی کد تولید شده
• 57. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 58. آینده توسعه نرم‌افزار با GenAI
• 59. روندها و نوآوری‌های جدید در GenAI
• 60. آمادگی برای موج‌های آتی هوش مصنوعی
• 61. توسعه نرم‌افزارهای سازگار با محیط زیست
• 62. کاربرد هوش مصنوعی در کاهش مصرف انرژی
• 63. مفاهیم یادگیری تقویتی در کدنویسی
• 64. کاربرد GenAI در تحلیل داده‌های بزرگ
• 65. فناوری بلاکچین و ارتباط آن با GenAI
• 66. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. مفاهیم پردازش ابری و نقش GenAI
• 68. استفاده بهینه از منابع ابری
• 69. توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر رویداد
• 70. معماری میکروسرویس با کمک هوش مصنوعی
• 71. مدیریت پیچیدگی در میکروسرویس‌ها
• 72. تست خودکار در معماری میکروسرویس
• 73. توسعه ربات‌های نرم‌افزاری (Bots)
• 74. کاربرد GenAI در اتوماسیون وظایف
• 75. طراحی و توسعه Chatbots با Amazon Q
• 76. ارزیابی عملکرد Chatbots
• 77. مفاهیم یادگیری ماشین (ML) در توسعه نرم‌افزار
• 78. تفاوت GenAI با ML سنتی
• 79. کاربرد ML در بهبود Amazon Q
• 80. تکنیک‌های داده‌کاوی برای توسعه نرم‌افزار
• 81. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
• 82. شخصی‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی
• 83. تولید محتوای آموزشی با GenAI
• 84. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
• 85. بهبود مستمر سیستم‌های نرم‌افزاری
• 86. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
• 87. اشتراک‌گذاری دانش با استفاده از Amazon Q
• 88. فرهنگ‌سازی استفاده از ابزارهای GenAI
• 89. چالش‌های پیاده‌سازی GenAI در سازمان‌ها
• 90. مطالعات موردی موفق استفاده از Amazon Q
• 91. برنامه‌ریزی استراتژیک برای adoption GenAI
• 92. آموزش مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
• 93. رهبری در عصر کدنویسی هوشمند
• 94. آینده شغلی توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 95. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده
• 97. راهنمای عملی برای شروع کدنویسی هوشمند
• 98. پروژه‌های عملی با Amazon Q Developer
• 99. منابع تکمیلی و آموزشی
• 100. اهمیت همکاری و اشتراک‌گذاری در اکوسیستم GenAI