دوره مبانی توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد (Amazon Q) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد (Amazon Q)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار
• 2. مبانی برنامه‌نویسی
• 3. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 4. مفاهیم پایگاه داده
• 5. اصول مهندسی نرم‌افزار
• 6. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 7. متدولوژی‌های چابک
• 8. مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 9. ابزارهای کنترل نسخه (Git)
• 10. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 11. یادگیری ماشین چیست؟
• 12. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. هوش مصنوعی مولد چیست؟
• 18. معرفی Amazon Q
• 19. معماری Amazon Q
• 20. کاربردهای Amazon Q در توسعه نرم‌افزار
• 21. نصب و راه‌اندازی Amazon Q
• 22. تنظیمات اولیه Amazon Q
• 23. رابط کاربری Amazon Q
• 24. تولید کد با Amazon Q
• 25. تکمیل خودکار کد با Amazon Q
• 26. اشکال‌زدایی کد با Amazon Q
• 27. بازنویسی کد با Amazon Q
• 28. توضیح کد با Amazon Q
• 29. مستندسازی کد با Amazon Q
• 30. ترجمه کد بین زبان‌ها با Amazon Q
• 31. تست واحد با Amazon Q
• 32. تولید داده‌های آزمایشی با Amazon Q
• 33. بهینه‌سازی کد با Amazon Q
• 34. پیش‌بینی خطا با Amazon Q
• 35. شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی با Amazon Q
• 36. تولید نیازمندی‌های نرم‌افزاری با Amazon Q
• 37. طراحی معماری نرم‌افزار با Amazon Q
• 38. مدل‌سازی داده با Amazon Q
• 39. تولید رابط کاربری (UI) با Amazon Q
• 40. تولید رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) با Amazon Q
• 41. مدیریت وابستگی‌ها با Amazon Q
• 42. انتشار نرم‌افزار با Amazon Q
• 43. مانیتورینگ و گزارش‌دهی با Amazon Q
• 44. امنیت در هوش مصنوعی مولد
• 45. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 46. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی مولد
• 47. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 48. کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 49. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 50. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 51. مفاهیم پایه توسعه وب
• 52. توسعه فرانت‌اند
• 53. توسعه بک‌اند
• 54. معماری میکروسرویس
• 55. مفاهیم DevOps
• 56. ادغام پیوسته (CI)
• 57. تحویل پیوسته (CD)
• 58. زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 59. کانتینرسازی (Docker)
• 60. ارکستراسیون کانتینر (Kubernetes)
• 61. امنیت نرم‌افزار
• 62. اصول امنیت سایبری
• 63. رمزنگاری در توسعه نرم‌افزار
• 64. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 65. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 66. استانداردهای توسعه نرم‌افزار
• 67. روش‌های توسعه نرم‌افزار پایدار
• 68. کیفیت نرم‌افزار
• 69. تست نرم‌افزار
• 70. تضمین کیفیت نرم‌افزار
• 71. مدیریت تغییرات در نرم‌افزار
• 72. قابلیت نگهداری نرم‌افزار
• 73. مقیاس‌پذیری نرم‌افزار
• 74. عملکرد نرم‌افزار
• 75. تجربه کاربری (UX)
• 76. طراحی رابط کاربری (UI)
• 77. دسترسی‌پذیری نرم‌افزار
• 78. کاربرد Amazon Q در محیط‌های ابری
• 79. یکپارچه‌سازی Amazon Q با سرویس‌های ابری
• 80. استفاده از Amazon Q برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
• 81. توسعه بازی با هوش مصنوعی مولد
• 82. هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 83. کاربرد Amazon Q در تحلیل داده‌های بزرگ
• 84. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی مولد
• 85. تولید محتوا با هوش مصنوعی مولد
• 86. کاربرد Amazon Q در تولید مستندات فنی
• 87. فناوری بلاکچین و توسعه نرم‌افزار
• 88. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT)
• 89. توسعه نرم‌افزار برای واقعیت مجازی (VR)
• 90. توسعه نرم‌افزار برای واقعیت افزوده (AR)
• 91. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 92. روندهای نوظهور در توسعه نرم‌افزار
• 93. آموزش مداوم در حوزه فناوری
• 94. ایجاد فرهنگ نوآوری در تیم‌های توسعه
• 95. مدیریت دانش در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 96. پروژه‌های متن‌باز و توسعه نرم‌افزار