دوره هوش مصنوعی کاربردی: راهنمای عملی تولید خودکار کد با ابزارهای مدرن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی کاربردی: راهنمای عملی تولید خودکار کد با ابزارهای مدرن

موضوع کلی: هوش مصنوعی کاربردی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در تولید خودکار کد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. جایگاه هوش مصنوعی در چرخهٔ مدرن توسعهٔ نرم‌افزار
• 2. انواع ابزارهای تولید کد: تکمیل‌کننده، چت‌بات، عامل و پلتفرم مستقل
• 3. مزایت، محدودیت‌ها و خطاهای رایج مدل‌های کدنویسی
• 4. انتخاب ابزار مناسب بر اساس زبان، پروژه، حریم خصوصی و بودجه
• 5. پیکربندی محیط کدنویسی و اتصال ابزار هوش مصنوعی به IDE
• 6. کار مؤثر با تکمیل خودکار، چت کدنویسی و ابزارهای خط فرمان
• 7. مدیریت زمینه و اتصال ابزار به مخزن کد
• 8. اصول مهندسی پرامپت برای درخواست‌های کدنویسی
• 9. تبدیل نیازمندی‌های مبهم به مشخصات فنی قابل اجرا
• 10. طراحی پرامپت‌های ساخت‌یافته برای تولید، اصلاح و تحلیل کد
• 11. الگوهای پیشرفتهٔ پرامپت‌نویسی شامل مثال، محدودیت و معیار پذیرش
• 12. روش کار تکراری برای تولید، بازبینی، اصلاح و تثبیت کد
• 13. ساخت پروژهٔ جدید از صفر با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 14. تولید ساختار پوشه‌ها و کدهای پایهٔ پروژه
• 15. تولید توابع، کلاس‌ها، ماژول‌ها و کامپوننت‌ها
• 16. تولید رابط‌های برنامه‌نویسی، سرویس‌ها و لایه‌های دسترسی به داده
• 17. تولید رابط کاربری از روی شرح رفتار و طرح اولیه
• 18. تولید مدل‌های داده، مهاجرت‌ها و کوئری‌های پایگاه داده
• 19. تولید کدهای تکراری، قالب‌ها و بخش‌های استاندارد پروژه
• 20. تولید مستندات فنی، راهنمای استفاده و توضیح کد
• 21. بازنویسی و ارتقای کد قدیمی با کمک هوش مصنوعی
• 22. انتخاب زبان و فریم‌ورک مناسب برای پروژه‌های تولیدشده
• 23. تولید و اصلاح کد پایتون با ابزارهای هوش مصنوعی
• 24. تولید و اصلاح کد تایپ‌اسکریپت و جاوااسکریپت
• 25. تولید کد در اکوسیستم‌های جاوا و #C
• 26. تولید کد Go و Rust با رعایت اصول رایج هر زبان
• 27. تولید و بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 28. تولید اسکریپت‌های خودکارسازی و دستورات پوسته
• 29. تحلیل و توضیح کدهای ناشناخته و پیچیده
• 30. بازبینی کد برای یافتن نقص، آسیب‌پذیری و بدهی فنی
• 31. بازطراحی کد بدون تغییر رفتار بیرونی
• 32. عیب‌یابی سیستماتیک خطاها با کمک هوش مصنوعی
• 33. ترمیم باگ و اعتبارسنجی اصلاحات
• 34. پیشگیری از بازگشت خطا با آزمون‌های رgression
• 35. طراحی هرم آزمون برای پروژه‌های تولیدشده
• 36. تولید آزمون‌های واحد هدفمند و خوانا
• 37. تولید آزمون‌های یکپارچه‌سازی و شبیه‌سازی وابستگی‌ها
• 38. تولید آزمون‌های end-to-end برای جریان‌های اصلی برنامه
• 39. آزمون‌های property-based و fuzzing برای حالات مرزی
• 40. ارزیابی کیفیت، پوشش و ارزش واقعی آزمون‌های خودکار
• 41. تبدیل نیازمندی‌های محصول به طراحی فنی قابل پیاده‌سازی
• 42. انتخاب الگوهای معماری و طراحی مناسب با کمک هوش مصنوعی
• 43. ماژولارسازی، تفکیک مسئولیت‌ها و کاهش وابستگی‌ها
• 44. بهینه‌سازی کارایی کد و شناسایی گلوگاه‌ها
• 45. مدیریت هم‌زمانی، پردازش ناهم‌زمان و شرایط مسابقه
• 46. تحلیل تهدیدات امنیتی در کدهای تولیدشده
• 47. اصول تولید کد امن و جلوگیری از ورود آسیب‌پذیری‌های رایج
• 48. مدیریت rahasia، مجوزها و کدهای دارای منشأ نامشخص
• 49. بررسی، به‌روزرسانی و ایمن‌سازی وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 50. استفاده از Git و پرامپت برای مدیریت تغییرات کد
• 51. خودکارسازی بازبینی کد، توضیح diff و تهیهٔ پیام commit
• 52. ساخت خط لولهٔ CI/CD با کمک ابزارهای هوش مصنوعی
• 53. تولید پیکربندی containerها و محیط‌های اجرای قابل تکرار
• 54. تولید زیرساخت به‌عنوان کد و اسکریپت‌های استقرار
• 55. ساخت Agentهای کدنویسی و ترکیب مدل با ابزارهای خارجی
• 56. طراحی گردش‌کارهای چندمرحله‌ای و چندعاملی برای پروژه‌های بزرگ
• 57. استفاده از tool calling برای اجرای آزمون، جست‌وجو و اصلاح کد
• 58. افزودن زمینهٔ اختصاصی پروژه با تکنیک‌های بازیابی اطلاعات
• 59. طراحی، آموزش و ارزیابی دستیار کدنویسی اختصاصی
• 60. سنجه‌های ارزیابی کیفیت کد تولیدشده و آزمون‌های معیار
• 61. مدیریت هزینه، تأخیر و محدودیت‌های مدل‌های کدنویسی
• 62. حاکمیت، سیاست‌گذاری و استانداردهای استفادهٔ تیمی از هوش مصنوعی
• 63. طراحی پروژهٔ پایانی: ساخت، آزمون، بازبینی و استقرار یک نرم‌افزار کامل