کتاب دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی: نسل آینده ابزارهای توسعه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی: نسل آینده ابزارهای توسعه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای تولید کد (Code Generation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 2. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
  • 3. تاریخچه و تکامل ابزارهای کدنویسی
  • 4. معماری مدل‌های زبانی بزرگ برای کدنویسی
  • 5. نحوه کار مدل‌های تولید کد
  • 6. تفاوت دستیاران کدنویسی با کامپایلرها و دیباگرها
  • 7. مزایای استفاده از دستیاران کدنویسی
  • 8. چالش‌های پیش روی دستیاران کدنویسی
  • 9. نقش دستیاران کدنویسی در افزایش بهره‌وری
  • 10. امنیت در استفاده از دستیاران کدنویسی
  • 11. اصول اخلاقی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
  • 12. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 13. تطبیق محتوای آموزشی با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 14. مبانی فقهی و شرعی در تولید محتوا
  • 15. اهمیت رعایت حدود شرعی در محتوای آموزشی
  • 16. موازین شرعی در حوزه فناوری اطلاعات
  • 17. مبانی حقوقی مالکیت فکری در نرم‌افزار
  • 18. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
  • 19. قوانین مربوط به رمزنگاری و امنیت سایبری
  • 20. چارچوب‌های قانونی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 21. مدل‌های زبانی بزرگ و تولید کد: اصول اولیه
  • 22. آموزش و تنظیم دستیاران کدنویسی
  • 23. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 24. متغیرها و انواع داده در پایتون
  • 25. ساختارهای کنترلی در پایتون (شرط‌ها و حلقه‌ها)
  • 26. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 27. برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 28. مدیریت خطا و استثناها در پایتون
  • 29. کار با فایل‌ها در پایتون
  • 30. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 31. اصول طراحی پایگاه داده
  • 32. دستورات SQL پایه (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
  • 33. مقدمه‌ای بر توسعه وب با پایتون (Django/Flask)
  • 34. ساختار پروژه‌های وب در جنگو
  • 35. نمایه‌ها و الگوها در جنگو
  • 36. مدل‌ها و پایگاه داده در جنگو
  • 37. فرم‌ها در جنگو
  • 38. امنیت در برنامه‌های وب
  • 39. مبانی شبکه و پروتکل‌های اینترنتی
  • 40. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار
  • 41. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 42. متدولوژی‌های توسعه چابک (Agile)
  • 43. اسکرام و کانبان
  • 44. مدیریت نیازمندی‌ها در نرم‌افزار
  • 45. طراحی نرم‌افزار و معماری سیستم
  • 46. الگوهای طراحی (Design Patterns)
  • 47. تست نرم‌افزار: اصول و انواع
  • 48. تست واحد (Unit Testing)
  • 49. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 50. تست سیستمی (System Testing)
  • 51. تست پذیرش (Acceptance Testing)
  • 52. مقدمه‌ای بر کنترل نسخه (Version Control)
  • 53. مبانی Git و GitHub
  • 54. کماندها و گردش کار Git
  • 55. مدیریت شاخه‌ها (Branching) در Git
  • 56. ادغام شاخه‌ها (Merging) در Git
  • 57. حل تعارضات در Git
  • 58. مقدمه‌ای بر DevOps
  • 59. مبانی CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
  • 60. ابزارهای CI/CD
  • 61. مقدمه‌ای بر امنیت نرم‌افزار
  • 62. اصول کدنویسی امن
  • 63. شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج
  • 64. روش‌های پیشگیری از حملات سایبری
  • 65. مبانی امنیت داده‌ها
  • 66. رمزنگاری و هشینگ در نرم‌افزار
  • 67. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 68. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
  • 69. مزایا و معایب میکروسرویس‌ها
  • 70. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
  • 71. مدیریت داده در میکروسرویس‌ها
  • 72. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در عمل
  • 73. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
  • 74. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 75. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
  • 76. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 77. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 79. کاربردهای NLP در دستیاران کدنویسی
  • 80. تولید کد با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 81. تکمیل کد و پیشنهاد کد
  • 82. شناسایی خطا و اشکال‌زدایی با هوش مصنوعی
  • 83. تولید مستندات کد با هوش مصنوعی
  • 84. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 85. بهینه‌سازی کد با هوش مصنوعی
  • 86. تست خودکار با کمک هوش مصنوعی
  • 87. کاربرد دستیاران کدنویسی در تیم‌های توسعه
  • 88. مدیریت و یکپارچه‌سازی دستیاران کدنویسی
  • 89. آینده دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 90. روندهای نوظهور در AI for Code
  • 91. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه AI for Code
  • 92. توسعه ابزارهای داخلی و بومی‌سازی
  • 93. ارزیابی و سنجش کارایی دستیاران کدنویسی
  • 94. پروژه‌های عملی با دستیاران کدنویسی
  • 95. نکات کاربردی برای استفاده مؤثر از دستیاران کدنویسی
تگ‌ها: AI code assistant future of development tools LLM for coding ابزارهای توسعه نسل آینده برنامه نویسی با هوش مصنوعی تولید کد با هوش مصنوعی دستیار کدنویسی هوش مصنوعی کدنویسی هوشمند مدل های زبانی بزرگ در کدنویسی هوش مصنوعی برای کدنویسی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.