دوره راهنمای کاربردی استفاده از Amazon Q در توسعه و بهینه‌سازی پروژه‌های Java و Spring Boot همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از Amazon Q در توسعه و بهینه‌سازی پروژه‌های Java و Spring Boot

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه هوشمند نرم‌افزار با ابزارهای کمک‌برنامه‌نویس

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با قابلیت‌های هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. معرفی Amazon Q Developer و نصب افزونه در محیط‌های توسعه
• 3. پیکربندی اولیه و احراز هویت در محیط توسعه یکپارچه
• 4. مدیریت امنیت کد و رعایت استانداردهای برنامه‌نویسی
• 5. ساختار پروژه در Spring Boot و نقش هوش مصنوعی در معماری
• 6. تولید خودکار کدهای پایه (Boilerplate) با استفاده از Amazon Q
• 7. تحلیل کدهای موجود و شناسایی خطاهای منطقی
• 8. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید تست‌های واحد (Unit Testing)
• 9. بهینه‌سازی کدهای Java برای افزایش کارایی و کاهش مصرف منابع
• 10. مستندسازی خودکار کدها و تولید توضیحات فنی استاندارد
• 11. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در Maven و Gradle با هوش مصنوعی
• 12. بازنویسی کدهای قدیمی (Refactoring) و ارتقای نسخه Spring Boot
• 13. عیب‌یابی هوشمند خطاهای زمان اجرا و استک‌تریس‌ها
• 14. تولید کوئری‌های بهینه برای لایه دسترسی به داده (Spring Data JPA)
• 15. تعامل هوش مصنوعی با پایگاه داده و بهبود عملکرد پرس‌وجوها
• 16. امن‌سازی کدهای Spring Boot و شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج
• 17. پیاده‌سازی الگوهای طراحی (Design Patterns) با کمک دستیار هوشمند
• 18. ایجاد سرویس‌های RESTful با راهنمایی Amazon Q
• 19. تولید کدهای مربوط به امنیت و احراز هویت در Spring Security
• 20. بهینه‌سازی مدیریت حافظه و بررسی نشت حافظه (Memory Leaks)
• 21. استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند Code Review و بازبینی تیمی
• 22. اتصال و یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ابری AWS
• 23. تولید فایل‌های پیکربندی و تنظیمات محیطی (Properties & YAML)
• 24. مدیریت استثناها (Exception Handling) به روش استاندارد
• 25. بهبود خوانایی کد و رعایت قواعد Clean Code
• 26. تولید تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Tests)
• 27. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای تست پایداری سیستم
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در مستندسازی API با Swagger و OpenAPI
• 29. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 30. ارزیابی نهایی و استقرار پروژه‌های بهینه‌سازی شده در محیط عملیاتی