دوره جامع تحلیل و بهینه‌سازی کدهای نرم‌افزاری با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی هوش مصنوعی (ChatGPT) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و بهینه‌سازی کدهای نرم‌افزاری با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی هوش مصنوعی (ChatGPT)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل و ارزیابی کدهای نرم‌افزاری با ابزارهای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل هوشمند کدهای نرم‌افزاری
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل متن برنامه‌نویسی
• 3. آماده‌سازی محیط توسعه برای تعامل با دستیارهای هوش مصنوعی
• 4. اصول مهندسی پرامپت برای تحلیل دقیق قطعات کد
• 5. شناسایی الگوهای طراحی در کدهای منبع با استفاده از هوش مصنوعی
• 6. تحلیل ساختار و جریان کنترل برنامه با کمک مدل‌های زبانی
• 7. استخراج مستندات فنی از کدهای فاقد شرح
• 8. ارزیابی پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها توسط هوش مصنوعی
• 9. تشخیص خودکار بدهی فنی در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 10. بهینه‌سازی توابع و متدها با پیشنهادهای جایگزین هوش مصنوعی
• 11. بررسی خوانایی و استانداردهای نگارش کد
• 12. شناسایی خودکار کدهای تکراری و بازنویسی بهینه
• 13. تحلیل امنیت کد و شناسایی نقاط ضعف رایج
• 14. بررسی انطباق کد با اصول معماری تمیز
• 15. استفاده از هوش مصنوعی در درک کدهای قدیمی و میراثی
• 16. تجزیه و تحلیل وابستگی‌های نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها
• 17. تولید خودکار تست‌های واحد برای پوشش حداکثری کد
• 18. تحلیل خطاهای زمان اجرا با استفاده از داده‌های لاگ و مدل‌های زبانی
• 19. بهبود مدیریت حافظه و منابع در کدهای سیستمی
• 20. ارزیابی قابلیت نگهداری و توسعه‌پذیری ساختار نرم‌افزار
• 21. مستندسازی منطق تجاری سیستم‌های پیچیده
• 22. شناسایی نشت حافظه و خطاهای منطقی پنهان
• 23. ارائه الگوهای بهینه‌سازی برای کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری
• 24. تطبیق کدهای قدیمی با نسخه‌های جدید زبان‌های برنامه‌نویسی
• 25. تحلیل و بازنگری امنیت در ارتباطات شبکه و APIها
• 26. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل کدهای چندنخی و هم‌روند
• 27. بررسی کیفیت کدهای تعامل با پایگاه‌داده
• 28. شناسایی کدهای بلااستفاده و بهینه‌سازی حجم برنامه
• 29. تولید گزارش‌های تحلیلی از وضعیت سلامت کد
• 30. تکنیک‌های اعتبارسنجی خروجی‌های هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
• 31. بررسی عملکرد کدهای برنامه‌نویسی در محیط‌های توزیع‌شده
• 32. بهینه‌سازی مدیریت استثناها و خطاها در سطح کد
• 33. تحلیل ساختار کلاس‌ها و روابط بین اشیاء
• 34. ارزیابی کارایی الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو در کد
• 35. شناسایی کدهای مستعد خطاهای امنیتی تزریق
• 36. بهبود ساختار کدهای سمت کاربر و واسط کاربری
• 37. تحلیل و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پایگاه‌داده
• 38. استفاده از هوش مصنوعی در بازبینی کدهای تیمی
• 39. مدیریت تغییرات و تحلیل تأثیر به‌روزرسانی‌ها در کد
• 40. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیری نرم‌افزار بر اساس تحلیل کد
• 41. بررسی انطباق با پروتکل‌های امنیتی استاندارد
• 42. تکنیک‌های خودکارسازی تحلیل کد در خط لوله CI/CD
• 43. ارزیابی پایداری نرم‌افزار در برابر ورودی‌های غیرمنتظره
• 44. بهینه‌سازی استفاده از کتابخانه‌های شخص ثالث
• 45. تحلیل تعاملات میان‌سرویسی در معماری میکروسرویس
• 46. استفاده از هوش مصنوعی برای درک و تحلیل کدهای اسمبلی
• 47. بررسی کیفیت کدهای اسکریپتی و اتوماسیون
• 48. ارائه پیشنهادات برای بهبود ساختار داده‌ها در کد
• 49. تحلیل پوشش تست و شناسایی بخش‌های حساس برنامه
• 50. اخلاق حرفه‌ای و امنیت داده‌ها در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی