کتاب آموزش هوش مصنوعی برای تولید و بهینه‌سازی کد با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ (Project CodeNet) 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 آموزش هوش مصنوعی برای تولید و بهینه‌سازی کد با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ (Project CodeNet)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
  • 2. آشنایی با ساختار و ویژگی‌های مجموعه داده CodeNet
  • 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی کدهای منبع برای آموزش مدل‌ها
  • 4. روش‌های تبدیل کد به بردار ویژگی در یادگیری ماشین
  • 5. مدل‌های زبانی بزرگ برای درک و تحلیل ساختار کد
  • 6. آموزش مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تکمیل خودکار کد
  • 7. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در تحلیل توالی‌های برنامه‌نویسی
  • 8. معماری ترنسفورمرها در کاربردهای تحلیل کد
  • 9. تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده برای دسته‌بندی زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 10. خوشه‌بندی الگوهای کدنویسی در مجموعه داده‌های بزرگ
  • 11. ارزیابی دقت مدل‌های تولید کد با معیارهای استاندارد
  • 12. بهینه‌سازی کارایی الگوریتم‌ها با هوش مصنوعی
  • 13. شناسایی خودکار خطاهای منطقی در کدهای توسعه‌یافته
  • 14. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود ساختار کد
  • 15. تولید مستندات فنی و کامنت‌گذاری خودکار با هوش مصنوعی
  • 16. تبدیل خودکار کد از یک زبان برنامه‌نویسی به زبان دیگر
  • 17. امنیت در تولید کد با هوش مصنوعی و پیشگیری از نفوذ
  • 18. تطبیق کدهای تولید شده با استانداردهای کدنویسی تمیز
  • 19. استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی و بهبود کیفیت کد
  • 20. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در کدهای تولید شده
  • 21. تلفیق مدل‌های یادگیری ماشین با محیط‌های توسعه یکپارچه
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های تولید کد در مقیاس بزرگ
  • 23. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های مبتنی بر CodeNet
  • 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
  • 25. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی
  • 26. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در مدل‌های تحلیل کد
  • 27. تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای بهبود مدل‌های کدنویسی
  • 28. بررسی اثرات مدل‌های هوش مصنوعی بر کاهش بدهی فنی
  • 29. پیاده‌سازی ابزارهای تحلیل ایستا با استفاده از یادگیری عمیق
  • 30. اخلاق در توسعه نرم‌افزار و مسئولیت‌پذیری در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
  • 31. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل‌های تولید کد در محیط عملیاتی
  • 32. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پایگاه داده با استفاده از هوش مصنوعی
  • 33. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل ساختار پروژه‌های نرم‌افزاری بزرگ
  • 34. توسعه سیستم‌های پشتیبان برای رفع خطا و دیباگ خودکار
  • 35. افزایش بهره‌وری تیم‌های نرم‌افزاری با ابزارهای مبتنی بر داده
  • 36. آینده هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار و اتوماسیون فرایندها
تگ‌ها: Project CodeNet برنامه‌نویسی بهینه‌سازی کد پردازش کد توسعه نرم‌افزار داده‌کاوی مدل‌های زبانی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.