فلش‌کارت‌های آموزشی جامع افزایش سرعت و دقت در توسعه پایتون و جنگو با استفاده از هوش مصنوعی (GitHub Copilot)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع افزایش سرعت و دقت در توسعه پایتون و جنگو با استفاده از هوش مصنوعی (GitHub Copilot)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سامانه‌های تحت وب

موضوع میانی: ابزارهای هوش مصنوعی در افزایش بهره‌وری برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی جفت‌یاور با هوش مصنوعی
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای استفاده از GitHub Copilot
• 3. اصول نگارش دستورات متنی (Prompt Engineering) برای تولید کدهای پایتون
• 4. تولید خودکار ساختار اولیه پروژه در جنگو با هوش مصنوعی
• 5. استفاده از هوش مصنوعی در تعریف مدل‌های داده‌ای در Django ORM
• 6. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پایگاه داده با کمک پیشنهادات هوش مصنوعی
• 7. تولید خودکار کدهای مربوط به Serializer در Django REST Framework
• 8. پیاده‌سازی سریع APIهای استاندارد با راهنمایی Copilot
• 9. مدیریت احراز هویت و سطوح دسترسی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 10. مستندسازی خودکار APIها با کمک مدل‌های زبانی
• 11. تولید کدهای تست واحد (Unit Testing) برای منطق تجاری پروژه
• 12. استفاده از هوش مصنوعی در شناسایی و رفع خطاهای زمان اجرا
• 13. بازنویسی و بهبود کیفیت کد (Refactoring) با پیشنهادات هوش مصنوعی
• 14. پیاده‌سازی الگوهای طراحی (Design Patterns) در پایتون با دستیار هوشمند
• 15. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌های نرم‌افزاری با هوش مصنوعی
• 16. افزایش امنیت کد با شناسایی آسیب‌پذیری‌های متداول توسط Copilot
• 17. استفاده از هوش مصنوعی برای تبدیل نیازمندی‌های متنی به کد جنگو
• 18. شخصی‌سازی تنظیمات Copilot برای پروژه‌های بزرگ
• 19. بهبود خوانایی و استانداردسازی کد بر اساس PEP 8 با هوش مصنوعی
• 20. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل و بررسی کدهای تیم (Code Review)
• 21. تولید خودکار کدهای فرانت‌اند (HTML/JS) سازگار با قالب‌های جنگو
• 22. مدیریت فرآیندهای استقرار (Deployment) با کمک هوش مصنوعی
• 23. استفاده از Copilot برای نوشتن کدهای پیچیده پردازش داده
• 24. تکنیک‌های ترکیب دانش انسانی و هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 25. مدیریت چرخه‌های توسعه سریع (Agile) با بهره‌گیری از ابزارهای هوشمند
• 26. استفاده از هوش مصنوعی برای درک و مستندسازی کدهای قدیمی (Legacy Code)
• 27. راهکارهای جلوگیری از خطاهای منطقی در کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 28. بهینه‌سازی عملکرد (Performance) اپلیکیشن‌های جنگو با پیشنهادات هوشمند
• 29. تولید خودکار اسکریپت‌های مدیریت پایگاه داده (Migrations)
• 30. استفاده از هوش مصنوعی در طراحی سیستم‌های توزیع‌شده با پایتون
• 31. آموزش کار با Contextهای پروژه برای افزایش دقت Copilot
• 32. تکنیک‌های عیب‌یابی در محیط‌های توسعه با کمک هوش مصنوعی
• 33. ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی از طریق تحلیل پیشنهادات هوش مصنوعی
• 34. به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی در محیط‌های خط فرمان (CLI)
• 35. مدیریت کدهای چندلایه در معماری جنگو با هوش مصنوعی
• 36. تولید خودکار کدهای مربوط به مدیریت فایل‌ها و رسانه‌ها
• 37. استفاده از هوش مصنوعی در پیاده‌سازی سیستم‌های کشینگ (Caching)
• 38. ایجاد ساختارهای داده‌ای پیچیده با سرعت بالا توسط Copilot
• 39. استفاده از هوش مصنوعی در نوشتن کدهای مربوط به پردازش موازی
• 40. اصول نگهداری و بروزرسانی کدها با کمک دستیار هوشمند
• 41. تلفیق هوش مصنوعی با ابزارهای کنترل نسخه (Git)
• 42. بهبود تعامل با مستندات رسمی جنگو از طریق پرسش از هوش مصنوعی
• 43. استفاده از هوش مصنوعی در طراحی پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر
• 44. تولید کدهای استاندارد برای مدیریت خطاها (Exception Handling)
• 45. بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی سرویس‌های جانبی
• 46. استفاده از هوش مصنوعی در خودکارسازی وظایف تکراری برنامه‌نویسی
• 47. تکنیک‌های پیشرفته در Prompting برای پروژه‌های بزرگ پایتون
• 48. بررسی اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 49. جمع‌بندی و تدوین نقشه راه برای توسعه پایدار با هوش مصنوعی