فلش‌کارت‌های آموزشی تسریع فرآیند توسعه برنامه‌ها با استفاده از Gemini CLI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع فرآیند توسعه برنامه‌ها با استفاده از Gemini CLI

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه برنامه‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه
• 3. معرفی Gemini CLI و قابلیت‌های آن
• 4. نصب و پیکربندی Gemini CLI
• 5. مفاهیم پایه توسعه برنامه‌های کاربردی
• 6. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 7. نقش هوش مصنوعی در چرخه‌ توسعه
• 8. Gemini CLI به عنوان دستیار توسعه
• 9. ایجاد پروژه جدید با Gemini CLI
• 10. مدیریت وابستگی‌ها با Gemini CLI
• 11. تولید کد اولیه با هوش مصنوعی
• 12. سفارشی‌سازی کدهای تولید شده
• 13. استفاده از Gemini CLI برای مستندسازی کد
• 14. اهمیت مستندسازی در توسعه نرم‌افزار
• 15. خودکارسازی فرآیند مستندسازی
• 16. تست واحد و یکپارچه‌سازی
• 17. Gemini CLI در نوشتن تست‌های خودکار
• 18. تولید سناریوهای تست با هوش مصنوعی
• 19. رفع اشکال (Debugging) با Gemini CLI
• 20. شناسایی و رفع خطاها
• 21. تکنیک‌های پیشرفته رفع اشکال
• 22. بهینه‌سازی کد با هوش مصنوعی
• 23. Gemini CLI برای بهبود عملکرد کد
• 24. شناسایی گلوگاه‌های نرم‌افزاری
• 25. مدیریت پیکربندی پروژه
• 26. Gemini CLI در مدیریت تنظیمات
• 27. استفاده از متغیرهای محیطی
• 28. امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 29. Gemini CLI برای بررسی امنیتی کد
• 30. شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج
• 31. اصول طراحی رابط کاربری (UI)
• 32. Gemini CLI در طراحی UI
• 33. ایجاد مولفه‌های UI با هوش مصنوعی
• 34. اصول تجربه کاربری (UX)
• 35. Gemini CLI در بهبود UX
• 36. تحلیل رفتار کاربر با هوش مصنوعی
• 37. مدیریت نسخه (Version Control)
• 38. Gemini CLI و Git
• 39. استفاده از Git برای همکاری تیمی
• 40. مفاهیم پایگاه داده در توسعه
• 41. Gemini CLI در طراحی اسکیمای پایگاه داده
• 42. تولید کوئری‌های SQL با هوش مصنوعی
• 43. امنیت پایگاه داده
• 44. Gemini CLI برای حفاظت از داده‌ها
• 45. مدیریت دسترسی‌ها در پایگاه داده
• 46. توسعه API (رابط برنامه‌نویسی کاربردی)
• 47. Gemini CLI در تولید کدهای API
• 48. مستندسازی API با هوش مصنوعی
• 49. امنیت API
• 50. Gemini CLI برای ایمن‌سازی APIها
• 51. اعتبارسنجی داده‌های ورودی API
• 52. معماری میکروسرویس‌ها
• 53. Gemini CLI در طراحی میکروسرویس‌ها
• 54. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 55. امنیت در معماری میکروسرویس‌ها
• 56. Gemini CLI برای تامین امنیت
• 57. مانیتورینگ و لاگ‌برداری
• 58. Gemini CLI در جمع‌آوری لاگ‌ها
• 59. تحلیل لاگ‌ها با هوش مصنوعی
• 60. استقرار (Deployment) برنامه‌ها
• 61. Gemini CLI در فرآیند CI/CD
• 62. خودکارسازی فرآیندهای استقرار
• 63. مدیریت زیرساخت ابری
• 64. Gemini CLI در پیکربندی زیرساخت
• 65. بهینه‌سازی هزینه‌های ابری
• 66. امنیت در محیط‌های ابری
• 67. Gemini CLI برای حفاظت از زیرساخت
• 68. مدیریت دسترسی‌ها در ابر
• 69. مقیاس‌پذیری برنامه‌ها
• 70. Gemini CLI برای طراحی برنامه‌های مقیاس‌پذیر
• 71. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری
• 72. تست بار (Load Testing)
• 73. Gemini CLI در طراحی سناریوهای تست بار
• 74. تحلیل نتایج تست بار
• 75. قابلیت اطمینان (Reliability) برنامه‌ها
• 76. Gemini CLI برای افزایش قابلیت اطمینان
• 77. مدیریت خطا در سطح سیستم
• 78. بهبود مستمر فرآیند توسعه
• 79. Gemini CLI در تحلیل داده‌های توسعه
• 80. شناسایی نقاط قابل بهبود
• 81. اخلاق در توسعه نرم‌افزار
• 82. Gemini CLI و مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهنده
• 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 84. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در توسعه
• 85. Gemini CLI برای کاربردهای ML
• 86. آماده‌سازی داده‌ها برای ML
• 87. مدل‌های پیش‌بینی با ML
• 88. Gemini CLI برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی
• 89. ارزیابی عملکرد مدل‌های ML
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 91. Gemini CLI برای تحلیل آماری
• 92. مصورسازی داده‌ها با هوش مصنوعی
• 93. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 94. Gemini CLI در کاربردهای NLP
• 95. تحلیل احساسات متن با هوش مصنوعی
• 96. Gemini CLI و تولید متن خلاقانه
• 97. کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری
• 98. Gemini CLI برای تشخیص تهدیدات
• 99. پیشگیری از حملات سایبری
• 100. Gemini CLI و توسعه بازی‌های هوشمند