کتاب کدنویسی هوشمند با Amazon Q Developer در موج GenAI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کدنویسی هوشمند با Amazon Q Developer در موج GenAI

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
  • 2. آشنایی با Amazon Q Developer
  • 3. مفاهیم پایه و اصول GenAI برای کدنویسی
  • 4. کاربردهای Amazon Q Developer در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
  • 5. نصب و راه‌اندازی Amazon Q Developer
  • 6. اتصال Amazon Q Developer به محیط توسعه
  • 7. اصول کدنویسی با کمک هوش مصنوعی مولد
  • 8. تولید کد پایه با Amazon Q Developer
  • 9. تکمیل خودکار کد با هوش مصنوعی
  • 10. بازسازی و بهبود کد موجود با Amazon Q Developer
  • 11. تست واحد خودکار با استفاده از GenAI
  • 12. اشکال‌زدایی هوشمند با Amazon Q Developer
  • 13. مستندسازی خودکار کد با کمک هوش مصنوعی
  • 14. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 15. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری با Amazon Q
  • 16. بهینه‌سازی عملکرد کد با Amazon Q Developer
  • 17. شناسایی الگوهای امنیتی در کد
  • 18. پیشگیری از آسیب‌پذیری‌های رایج با GenAI
  • 19. تولید تست‌های امنیتی خودکار
  • 20. مفهوم توسعه نرم‌افزار با رویکرد No-Code/Low-Code
  • 21. استفاده از Amazon Q در پلتفرم‌های Low-Code
  • 22. توسعه اپلیکیشن‌های وب با Amazon Q
  • 23. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل با Amazon Q
  • 24. کاربرد GenAI در توسعه بازی‌ها
  • 25. تولید محتوای گرافیکی برای نرم‌افزار
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP) در Amazon Q
  • 27. تحلیل احساسات متن با هوش مصنوعی
  • 28. خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
  • 29. تولید متن خلاقانه برای رابط کاربری
  • 30. مدیریت پایگاه داده با کمک هوش مصنوعی
  • 31. پرس‌وجوهای هوشمند از پایگاه داده
  • 32. بهینه‌سازی ساختار پایگاه داده
  • 33. توسعه API با استفاده از Amazon Q
  • 34. مستندسازی خودکار API
  • 35. تست خودکار API
  • 36. امنیت API با کمک GenAI
  • 37. مفاهیم DevOps و CI/CD
  • 38. استفاده از Amazon Q در pipelines CI/CD
  • 39. اتوماسیون فرآیندهای استقرار
  • 40. نظارت و پایش برنامه‌ها با هوش مصنوعی
  • 41. تحلیل لاگ‌ها با Amazon Q Developer
  • 42. پیش‌بینی مشکلات احتمالی در سیستم
  • 43. مفهوم مهندسی Prompt برای GenAI
  • 44. نوشتن Promptهای مؤثر برای تولید کد
  • 45. بهبود Promptها بر اساس بازخورد
  • 46. تکنیک‌های پیشرفته Prompting
  • 47. کاربرد GenAI در معماری نرم‌افزار
  • 48. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر با هوش مصنوعی
  • 49. مستندسازی معماری با Amazon Q
  • 50. تحلیل معماری‌های موجود
  • 51. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
  • 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار با GenAI
  • 53. حریم خصوصی داده‌ها در استفاده از Amazon Q
  • 54. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
  • 55. راهکارهای کاهش سوگیری در کد
  • 56. مالکیت معنوی کد تولید شده
  • 57. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
  • 58. آینده توسعه نرم‌افزار با GenAI
  • 59. روندها و نوآوری‌های جدید در GenAI
  • 60. آمادگی برای موج‌های آتی هوش مصنوعی
  • 61. توسعه نرم‌افزارهای سازگار با محیط زیست
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در کاهش مصرف انرژی
  • 63. مفاهیم یادگیری تقویتی در کدنویسی
  • 64. کاربرد GenAI در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 65. فناوری بلاکچین و ارتباط آن با GenAI
  • 66. امنیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 67. مفاهیم پردازش ابری و نقش GenAI
  • 68. استفاده بهینه از منابع ابری
  • 69. توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر رویداد
  • 70. معماری میکروسرویس با کمک هوش مصنوعی
  • 71. مدیریت پیچیدگی در میکروسرویس‌ها
  • 72. تست خودکار در معماری میکروسرویس
  • 73. توسعه ربات‌های نرم‌افزاری (Bots)
  • 74. کاربرد GenAI در اتوماسیون وظایف
  • 75. طراحی و توسعه Chatbots با Amazon Q
  • 76. ارزیابی عملکرد Chatbots
  • 77. مفاهیم یادگیری ماشین (ML) در توسعه نرم‌افزار
  • 78. تفاوت GenAI با ML سنتی
  • 79. کاربرد ML در بهبود Amazon Q
  • 80. تکنیک‌های داده‌کاوی برای توسعه نرم‌افزار
  • 81. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
  • 82. شخصی‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی
  • 83. تولید محتوای آموزشی با GenAI
  • 84. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. بهبود مستمر سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 86. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
  • 87. اشتراک‌گذاری دانش با استفاده از Amazon Q
  • 88. فرهنگ‌سازی استفاده از ابزارهای GenAI
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی GenAI در سازمان‌ها
  • 90. مطالعات موردی موفق استفاده از Amazon Q
  • 91. برنامه‌ریزی استراتژیک برای adoption GenAI
  • 92. آموزش مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 93. رهبری در عصر کدنویسی هوشمند
  • 94. آینده شغلی توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
  • 95. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده
  • 97. راهنمای عملی برای شروع کدنویسی هوشمند
  • 98. پروژه‌های عملی با Amazon Q Developer
  • 99. منابع تکمیلی و آموزشی
  • 100. اهمیت همکاری و اشتراک‌گذاری در اکوسیستم GenAI
تگ‌ها: AI coding Amazon Q Amazon Q Developer GenAI برنامه نویسی توسعه نرم‌افزار فناوری اطلاعات کدنویسی هوشمند هوش مصنوعی مولد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.