دوره توسعه سریع و با کیفیت با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه سریع و با کیفیت با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در برنامه‌نویسی و مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحول مهندسی نرم‌افزار با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. آشنایی با قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و پتانسیل‌های کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 3. اصول پایه مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) مخصوص توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• 4. تکنیک‌های پرامپت‌نویسی پیشرفته برای تولید کدهای تمیز و ساختاریافته
• 5. استفاده از ابزارهای کمکی هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot و ChatGPT در محیط کاربری
• 6. توسعه سریع نمونه‌های اولیه (Prototypes) و ایده‌پردازی ساختار پروژه با LLMs
• 7. تولید خودکار کدهای بویلرپلیت (Boilerplate) و کارهای تکراری برنامه‌نویسی
• 8. ریفکتورینگ، بهبود خوانایی و بهینه‌سازی کدهای موجود با کمک هوش مصنوعی
• 9. تولید تست‌های واحد (Unit Tests) و تست‌های یکپارچه‌سازی با استفاده از مدل‌های زبانی
• 10. یافتن، دیباگ کردن و رفع باگ‌های پیچیده نرم‌افزاری با تحلیل هوشمند ارورها
• 11. مستندسازی خودکار کدها، نوشتن کامنت‌های استاندارد و تولید فایل‌های README
• 12. ترجمه و مهاجرت کدها بین زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی با دقت بالا
• 13. طراحی معماری نرم‌افزار و انتخاب الگوهای طراحی با مشاوره مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. مدیریت پایگاه داده، نگارش کوئری‌های پیچیده SQL و بهینه‌سازی آن‌ها با هوش مصنوعی
• 15. پیاده‌سازی تست‌های امنیتی و شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج کد با LLMs
• 16. اتوماسیون وظایف توسعه با ادغام مدل‌های زبانی در خطوط لوله CI/CD
• 17. ایجاد ابزارهای سفارشی توسعه نرم‌افزار با اتصال به API مدل‌های زبانی بزرگ
• 18. استفاده از الگوهای RAG (بازیابی-تقویت‌شده) برای اتصال LLM به مستندات داخلی پروژه
• 19. مدیریت چالش‌های حفظ حریم خصوصی، امنیت داده‌ها و کدهای سورس در ابزارهای هوش مصنوعی
• 20. مدیریت بدهی فنی (Technical Debt) و ارزیابی کیفیت کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 21. پیاده‌سازی یک پروژه نرم‌افزاری کامل از صفر تا صد با بیشترین بهره‌وری از هوش مصنوعی
• 22. بهترین روش‌ها (Best Practices) در ترکیب هوش مصنوعی با تخصص انسانی برای توسعه پایدار نرم‌افزار