کتاب جامع افزایش بهره‌وری در برنامه‌نویسی با ابزارهای هوش مصنوعی (GitHub Copilot) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع افزایش بهره‌وری در برنامه‌نویسی با ابزارهای هوش مصنوعی (GitHub Copilot)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی در توسعه و برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و تاریخچه هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. معرفی و زیرساخت‌های فنی ابزار GitHub Copilot
• 3. نصب و راه‌اندازی افزونه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توسعه
• 4. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ در برنامه‌نویسی
• 5. اصول مهندسی پرامپت برای دریافت کدهای بهینه
• 6. تولید خودکار قطعه‌کدها بر اساس کامنت‌ها
• 7. تکمیل خودکار کدهای تکراری و ساختارهای پایه‌ای
• 8. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید تست‌های واحد
• 9. دیباگ کردن و شناسایی خطاهای منطقی با کمک هوش مصنوعی
• 10. بازنویسی و بهینه‌سازی کدهای موجود برای افزایش کارایی
• 11. مستندسازی خودکار توابع و کلاس‌ها
• 12. تولید مستندات فنی و راهنمای استفاده از کد
• 13. استفاده از هوش مصنوعی در معماری و طراحی نرم‌افزار
• 14. مدیریت امنیت کد و شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج
• 15. رعایت استانداردهای کدنویسی تمیز با کمک ابزارهای هوشمند
• 16. تسهیل فرآیند انتقال زبان‌های برنامه‌نویسی به یکدیگر
• 17. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه برنامه‌های سمت کاربر
• 18. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده با ابزارهای هوش مصنوعی
• 19. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در خط لوله CI/CD
• 20. تولید اسکریپت‌های اتوماسیون برای مدیریت سیستم
• 21. توسعه افزونه‌های سفارشی برای دستیارهای هوشمند برنامه‌نویسی
• 22. مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری با کمک تحلیل‌گرهای هوشمند
• 23. ارزیابی دقت کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 24. اخلاق در برنامه‌نویسی و حفظ مالکیت معنوی کدها
• 25. پرهیز از وابستگی افراطی به ابزارهای تولید کد
• 26. استراتژی‌های بازبینی انسانی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 27. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های توزیع‌شده
• 28. شبیه‌سازی سناریوهای بارگذاری برای تست عملکرد
• 29. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
• 30. تولید کدهای سازگار با چارچوب‌های بانکداری امن
• 31. بهینه‌سازی مصرف منابع در کدهای تولید شده
• 32. تلفیق دانش برنامه‌نویس با توانمندی‌های هوش مصنوعی
• 33. آینده مشاغل مهندسی نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی
• 34. مدیریت خطا در تعامل با مدل‌های زبانی هوشمند
• 35. به‌کارگیری الگوهای طراحی استاندارد با پیشنهادهای هوش مصنوعی
• 36. تولید کدهای پایدار و قابل نگهداری برای پروژه‌های بزرگ
• 37. نقش هوش مصنوعی در کاهش بدهی فنی پروژه‌ها
• 38. اصول ارزیابی خروجی‌های هوش مصنوعی بر اساس مستندات فنی
• 39. مسیر پیشرفت حرفه‌ای برای برنامه‌نویسان در تعامل با هوش مصنوعی