دوره توسعه سریع و هوشمند اپلیکیشن با Gemini Code Assist: از فرمول‌نویسی تا استقرار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه سریع و هوشمند اپلیکیشن با Gemini Code Assist: از فرمول‌نویسی تا استقرار

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کدنویسی به کمک هوش مصنوعی (AI-Assisted Coding)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی و معماری Gemini Code Assist
• 2. پیکربندی محیط توسعه VS Code و JetBrains برای Gemini Code Assist
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و اتصال امن Gemini به پروژه‌های Google Cloud
• 4. اصول نگارش پرومپت‌های فنی و دقیق برای تولید کد
• 5. تکنیک‌های تکمیل خودکار کد (Context-Aware Auto-completion) در زمان واقعی
• 6. تولید توابع و کلاس‌های کامل براساس کامنت‌نویسی توصیفی
• 7. ارزیابی، بازبینی و پذیرش پیشنهادات خط‌به‌خط کد
• 8. کدنویسی الگوریتم‌ها و منطق‌های پیچیده با Gemini
• 9. استفاده از Gemini Code Assist برای Refactoring و بهبود خوانایی کد
• 10. شناسایی، تحلیل و رفع خطاهای برنامه‌نویسی با Gemini
• 11. تولید خودکار تست‌های واحد برای توابع و ماژول‌های مختلف
• 12. طراحی تست‌های یکپارچه و سناریوهای تست با کمک هوش مصنوعی
• 13. تحلیل Test Coverage و شناسایی بخش‌های تست‌نشده پروژه
• 14. تولید خودکار مستندات، Docstring و توضیحات فنی کد
• 15. تحلیل عملکرد کد و شناسایی گلوگاه‌های پردازشی با Gemini
• 16. بهینه‌سازی مصرف حافظه و منابع در کدهای تولیدشده
• 17. درک ساختار پروژه‌های بزرگ و ناآشنا با قابلیت Code Exploration
• 18. تحلیل ارتباط میان فایل‌ها، ماژول‌ها و وابستگی‌های پروژه
• 19. بازنویسی کدهای Legacy و مهاجرت به استانداردهای جدید
• 20. تبدیل کد میان زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف با Gemini
• 21. تولید و توسعه APIهای RESTful با کمک دستیار هوشمند
• 22. طراحی Endpointها و مدیریت درخواست و پاسخ در APIها
• 23. تولید Queryهای SQL و پیاده‌سازی دسترسی به پایگاه داده
• 24. تحلیل و بهینه‌سازی Queryهای دیتابیس با Gemini
• 25. پیاده‌سازی احراز هویت و مجوزدهی در اپلیکیشن‌ها
• 26. شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در کد با تحلیل هوشمند
• 27. مدیریت Secrets، Credentials و اطلاعات حساس در پروژه‌ها
• 28. مدیریت وابستگی‌ها، Packageها و نسخه‌های کتابخانه‌ها با Gemini
• 29. توسعه فرانت‌اند با React و کمک Gemini Code Assist
• 30. توسعه رابط‌های کاربری Vue و Angular با دستیار هوشمند
• 31. توسعه بک‌اند با Node.js و Gemini
• 32. توسعه سرویس‌های Python و Go با کمک Gemini
• 33. توسعه اپلیکیشن‌های Full-Stack از صفر تا اجرا
• 34. تولید Dockerfile و فایل‌های کانتینرسازی براساس ساختار پروژه
• 35. تولید و اصلاح تنظیمات Docker Compose با Gemini
• 36. تولید Kubernetes Manifest و فایل‌های Deployment
• 37. استفاده از Gemini برای توسعه Infrastructure as Code با Terraform
• 38. طراحی و توسعه Pipelineهای CI/CD با کمک هوش مصنوعی
• 39. اتصال فرآیند توسعه به Google Cloud و سرویس‌های ابری
• 40. یکپارچه‌سازی Gemini Code Assist با Google Cloud Workstations
• 41. توسعه اپلیکیشن‌های Serverless با کمک Gemini
• 42. طراحی و پیاده‌سازی معماری Microservices با دستیار هوشمند
• 43. طراحی سیستم‌های Event-Driven و معماری مبتنی بر رویداد
• 44. توسعه اپلیکیشن‌های اندروید با کمک Gemini
• 45. تولید کد Flutter و طراحی ساختار اپلیکیشن‌های موبایل
• 46. تولید منطق State Management در پروژه‌های موبایل
• 47. یکپارچه‌سازی Gemini با Git و سیستم‌های Version Control
• 48. تولید خودکار Commit Message براساس تغییرات کد
• 49. بازبینی Pull Request و شناسایی مشکلات احتمالی با Gemini
• 50. اتوماسیون Boilerplate Code و فعالیت‌های تکراری برنامه‌نویسی
• 51. استفاده از Gemini برای طراحی الگوهای معماری و Design Patterns
• 52. مدیریت Exception Handling در پروژه‌های بزرگ
• 53. طراحی ساختار Logging و Monitoring با کمک Gemini
• 54. استفاده از Gemini برای جستجوی مستندات و پاسخ به پرسش‌های فنی در IDE
• 55. مدیریت Context و محدودیت‌های پنجره زمینه در پروژه‌های بزرگ
• 56. بهینه‌سازی Context برای دریافت پیشنهادهای دقیق‌تر از Gemini
• 57. هماهنگ‌سازی پیشنهادات Gemini با Coding Style و استانداردهای تیم
• 58. سفارشی‌سازی دستورالعمل‌های کدنویسی براساس نیاز سازمان
• 59. مدیریت کتابخانه‌ها و ماژول‌های اختصاصی سازمان در فرایند کدنویسی
• 60. تولید Mock Data و داده‌های آزمایشی با کمک Gemini
• 61. طراحی و پیاده‌سازی سناریوهای تست خودکار
• 62. ساخت اسکریپت‌های Load Testing و Stress Testing با هوش مصنوعی
• 63. تحلیل پیچیدگی الگوریتمی و Big O کدهای تولیدشده
• 64. ارزیابی کیفیت کد با ابزارهای Static Analysis
• 65. بررسی Maintainability و خوانایی کدهای تولیدشده توسط AI
• 66. شناسایی و پیشگیری از Hallucination در تولید کد
• 67. اعتبارسنجی خروجی Gemini پیش از استفاده در محیط Production
• 68. کنترل کیفیت و بازبینی انسانی کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی
• 69. مدیریت ریسک‌های امنیتی و حریم خصوصی در AI-Assisted Coding
• 70. اصول کپی‌رایت، مجوز نرم‌افزار و مالکیت کدهای تولیدشده با AI
• 71. ارزیابی مقایسه‌ای Gemini Code Assist با سایر AI Coding Assistantها
• 72. اندازه‌گیری بهره‌وری برنامه‌نویس پس از استفاده از Gemini
• 73. طراحی Workflow روزانه برای افزایش سرعت توسعه با Gemini
• 74. بهینه‌سازی فرایند توسعه تیمی با استفاده از دستیارهای هوش مصنوعی
• 75. بهترین روش‌های استفاده سازمانی از Gemini Code Assist
• 76. پروژه عملی ساخت یک اپلیکیشن Full-Stack با Gemini از صفر تا استقرار
• 77. پروژه نهایی استقرار اپلیکیشن روی زیرساخت Cloud و ارزیابی عملکرد