فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع Amazon Q Developer برای برنامه‌نویسان و متخصصان DevOps

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع Amazon Q Developer برای برنامه‌نویسان و متخصصان DevOps

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارهای نوین برنامه‌نویسی و DevOps

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 2. آشنایی با Amazon Q Developer
• 3. نقش هوش مصنوعی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 4. مبانی برنامه‌نویسی با کمک هوش مصنوعی
• 5. Amazon Q و اصول برنامه‌نویسی شیءگرا
• 6. توسعه وب با Amazon Q
• 7. برنامه‌نویسی موبایل با Amazon Q
• 8. Amazon Q و زبان‌های برنامه‌نویسی رایج (Python, Java, JavaScript)
• 9. اصول پایگاه داده و Amazon Q
• 10. طراحی و پیاده‌سازی API با Amazon Q
• 11. مفاهیم DevOps و ابزارهای آن
• 12. Amazon Q و CI/CD (ادغام و استقرار مداوم)
• 13. مدیریت پیکربندی با Amazon Q
• 14. تست نرم‌افزار با راهنمایی Amazon Q
• 15. مانیتورینگ و لاگینگ سیستم‌ها با Amazon Q
• 16. امنیت نرم‌افزار و نقش Amazon Q
• 17. مفاهیم کانتینرسازی (Docker) و Amazon Q
• 18. هماهنگ‌سازی کانتینرها (Kubernetes) و Amazon Q
• 19. Amazon Q و معماری میکروسرویس
• 20. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 21. Amazon Q در مدیریت زیرساخت ابری (AWS)
• 22. آشنایی با سرویس‌های AWS مرتبط با توسعه
• 23. Amazon Q و AWS Lambda
• 24. Amazon Q و AWS EC2
• 25. Amazon Q و AWS S3
• 26. Amazon Q و AWS RDS
• 27. Amazon Q و AWS DynamoDB
• 28. Amazon Q و AWS EKS (Amazon Elastic Kubernetes Service)
• 29. Amazon Q و AWS CloudFormation
• 30. Amazon Q و AWS CDK (Cloud Development Kit)
• 31. بهینه‌سازی کد با Amazon Q
• 32. اشکال‌زدایی (Debugging) پیشرفته با Amazon Q
• 33. بازبینی کد (Code Review) با کمک Amazon Q
• 34. مستندسازی خودکار کد با Amazon Q
• 35. Refactoring کد با راهنمایی Amazon Q
• 36. شناسایی الگوهای کدنویسی با Amazon Q
• 37. تولید خودکار تست‌های واحد (Unit Tests)
• 38. تولید خودکار تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Tests)
• 39. Amazon Q و مفاهیم یادگیری ماشین
• 40. یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن
• 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 43. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 44. Amazon Q و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 45. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 46. کاربرد LLMs در تولید کد
• 47. کاربرد LLMs در تکمیل کد
• 48. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات برنامه‌نویسی
• 49. کاربرد LLMs در مستندسازی فنی
• 50. Amazon Q و CodeWhisperer
• 51. تفاوت‌ها و شباهت‌های Amazon Q و CodeWhisperer
• 52. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در توسعه
• 53. حریم خصوصی داده‌ها و هوش مصنوعی
• 54. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
• 55. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 56. کیفیت نرم‌افزار و نقش هوش مصنوعی
• 57. بهبود بهره‌وری تیم‌های توسعه
• 58. مدیریت تغییرات در تیم‌های DevOps
• 59. ارتباط مؤثر در تیم‌های توسعه
• 60. حل مسئله در توسعه نرم‌افزار
• 61. خلاقیت در برنامه‌نویسی
• 62. آینده توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 63. نوآوری در ابزارهای DevOps
• 64. استراتژی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان
• 65. ارزیابی اثربخشی ابزارهای هوش مصنوعی
• 66. مقایسه ابزارهای هوش مصنوعی کدنویسی
• 67. Amazon Q و ابزارهای تحلیل کد
• 68. Amazon Q و ابزارهای مدیریت پروژه
• 69. Amazon Q و ابزارهای همکاری تیمی
• 70. اصول مهندسی نرم‌افزار پایدار
• 71. توسعه نرم‌افزار سبز (Green Software Engineering)
• 72. استانداردهای کدنویسی در تیم‌های بزرگ
• 73. مدیریت دانش در تیم‌های فنی
• 74. یادگیری مستمر برای متخصصان DevOps
• 75. Amazon Q و مباحث مربوط به Open Source
• 76. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز با کمک هوش مصنوعی
• 77. استفاده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مدرن
• 78. طراحی رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)
• 79. Amazon Q در بهینه‌سازی UI/UX
• 80. اصول معماری نرم‌افزار مقیاس‌پذیر
• 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های ابری
• 82. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی
• 83. Amazon Q و شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 84. مفاهیم Big Data و ارتباط آن با هوش مصنوعی
• 85. تحلیل داده‌های بزرگ با ابزارهای AWS
• 86. Amazon Q و پردازش داده‌های حجیم
• 87. آشنایی با معماری‌های داده مدرن
• 88. مدل‌های داده NoSQL
• 89. مدل‌های داده Graph
• 90. مدل‌های داده Time Series
• 91. Amazon Q و خودکارسازی فرایندهای کسب‌وکار
• 92. ادغام هوش مصنوعی در فرایندهای سازمانی
• 93. مسیر شغلی در حوزه توسعه نرم‌افزار و DevOps
• 94. مهارت‌های مورد نیاز برای آینده شغلی
• 95. چالش‌های پیش رو در صنعت فناوری اطلاعات
• 96. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار
• 97. نقش Amazon Q در آینده توسعه نرم‌افزار
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی