دوره ارتقای کیفیت کد با استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون در GitHub Actions همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارتقای کیفیت کد با استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون در GitHub Actions

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: ابزارهای خودکارسازی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (DevOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار و اهمیت کیفیت کد در پروژه‌های بزرگ
• 2. آشنایی با چرخه حیات توسعه نرم‌افزار و نقش اتوماسیون
• 3. معماری و قابلیت‌های پلتفرم گیت‌هاب برای اتوماسیون
• 4. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و کاربرد آن در تحلیل کد
• 5. راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های مبتنی بر گیت‌هاب
• 6. آشنایی با ساختار و فایل‌های تنظیمات در گیت‌هاب اکشنز
• 7. مفهوم خط لوله استقرار و نقش آن در تضمین کیفیت
• 8. روش‌های پیاده‌سازی تست‌های واحد خودکار در خط لوله
• 9. یکپارچه‌سازی ابزارهای تحلیل ایستا با گیت‌هاب اکشنز
• 10. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ برای بررسی هوشمند کد
• 11. طراحی جریان‌های کاری برای بررسی خودکار درخواست‌های ادغام
• 12. استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی خطاهای منطقی در کد
• 13. بهینه‌سازی عملکرد کد با استفاده از ابزارهای تحلیل خودکار
• 14. تشخیص آسیب‌پذیری‌های امنیتی رایج در کد با اتوماسیون
• 15. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیشنهاد اصلاحات کد
• 16. مدیریت و پیکربندی قوانین بررسی کد در محیط تیمی
• 17. مستندسازی خودکار کد با کمک هوش مصنوعی و گیت‌هاب
• 18. پایش وضعیت سلامت کد با استفاده از شاخص‌های کلیدی
• 19. مدیریت خطاها و گزارش‌دهی خودکار در چرخه توسعه
• 20. ارزیابی کیفیت کد بر اساس استانداردهای برنامه‌نویسی پاک
• 21. خودکارسازی فرآیند بررسی استایل و خوانایی کد
• 22. تجزیه و تحلیل پوشش تست‌ها توسط هوش مصنوعی
• 23. شناسایی بدهی‌های فنی با ابزارهای خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی
• 24. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای اولویت‌بندی بازبینی کد
• 25. ایجاد گزارش‌های تحلیلی از روند کیفیت کد در طول زمان
• 26. اصول طراحی جریان کاری مقیاس‌پذیر برای تیم‌های بزرگ
• 27. مدیریت مخفی‌ها و امنیت در تنظیمات گیت‌هاب اکشنز
• 28. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید تست‌های یکپارچگی
• 29. ارتقای همکاری تیمی از طریق بازبینی هوشمند کد
• 30. پیاده‌سازی معیارهای پذیرش کد با استفاده از اتوماسیون
• 31. نقش هوش مصنوعی در کاهش خطاهای انسانی در توسعه نرم‌افزار
• 32. یکپارچه‌سازی ابزارهای مدیریت پروژه با خط لوله کیفیت
• 33. مانیتورینگ و عیب‌یابی جریان‌های کاری اتوماسیون
• 34. بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تحلیل وابستگی‌های کتابخانه‌ها
• 35. توسعه استراتژی‌های تست خودکار برای سامانه‌های هوشمند
• 36. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توسعه حساس
• 37. بهینه‌سازی زمان اجرای خط لوله در گیت‌هاب
• 38. پیاده‌سازی کنترل کیفیت چندمرحله‌ای برای پروژه‌های متن‌باز
• 39. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی برای توسعه و بازبینی کد
• 40. آینده‌نگری در اتوماسیون هوشمند و جایگاه مهندس نرم‌افزار