اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایتون و مدل‌های زبانی بزرگ در تضمین کیفیت نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایتون و مدل‌های زبانی بزرگ در تضمین کیفیت نرم‌افزار

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و کیفیت

موضوع میانی: تضمین کیفیت نرم‌افزار با رویکردهای نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تضمین کیفیت نرم‌افزار
• 2. اصول بنیادین مهندسی کیفیت
• 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار و کیفیت
• 4. نقش تست در تضمین کیفیت
• 5. انواع تست‌های نرم‌افزار
• 6. مفاهیم کلیدی تست
• 7. برنامه‌ریزی تست
• 8. طراحی موارد تست
• 9. اجرای موارد تست
• 10. مدیریت عیوب نرم‌افزاری
• 11. مستندسازی نتایج تست
• 12. ابزارهای مدیریت تست
• 13. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 14. مفاهیم پایه پایتون
• 15. ساختارهای داده در پایتون
• 16. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 17. برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 18. مدیریت خطا و استثنا در پایتون
• 19. کار با فایل‌ها در پایتون
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 21. کاربرد LLMs در مهندسی نرم‌افزار
• 22. معماری LLMs
• 23. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 24. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 25. مدل‌های زبانی آماری
• 26. مدل‌های زبانی عصبی
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
• 29. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 30. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
• 31. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون برای NLP
• 32. کار با NLTK
• 33. کار با spaCy
• 34. کار با Hugging Face Transformers
• 35. استفاده از LLMs برای تولید متن
• 36. تولید کد با LLMs
• 37. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 38. پاسخ به پرسش با LLMs
• 39. ترجمه ماشینی با LLMs
• 40. تحلیل احساسات با LLMs
• 41. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با LLMs
• 42. مدل‌های زبانی بزرگ در تست خودکار
• 43. ایجاد موارد تست با LLMs
• 44. تولید داده‌های تست با LLMs
• 45. اصلاح خودکار موارد تست با LLMs
• 46. تفسیر نتایج تست با LLMs
• 47. تست‌های امنیتی با LLMs
• 48. تست‌های کارایی با LLMs
• 49. تست‌های دسترس‌پذیری با LLMs
• 50. پایتون در تست خودکار رابط کاربری (UI)
• 51. مقدمه‌ای بر Selenium
• 52. کار با Selenium WebDriver
• 53. اتوماسیون تست‌های وب با پایتون
• 54. مقدمه‌ای بر Pytest
• 55. نوشتن تست‌های واحد با Pytest
• 56. نوشتن تست‌های یکپارچه‌سازی با Pytest
• 57. مدیریت وابستگی‌ها در Pytest
• 58. گزارش‌دهی در Pytest
• 59. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های تست API
• 60. تست API با Requests در پایتون
• 61. تست API با Pytest
• 62. تست API با Postman (مقدمه)
• 63. مقدمه‌ای بر مدیریت پیکربندی تست
• 64. خودکارسازی استقرار محیط تست
• 65. مدیریت داده‌های تست
• 66. تست‌های مبتنی بر مدل (MBT)
• 67. مقدمه‌ای بر تست مبتنی بر مدل
• 68. مدل‌سازی رفتار سیستم
• 69. ایجاد مدل‌های تست
• 70. اجرای تست از روی مدل
• 71. مزایا و چالش‌های MBT
• 72. پایتون در تست‌های مبتنی بر مدل
• 73. کاربرد LLMs در MBT
• 74. تضمین کیفیت داده در LLMs
• 75. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 76. معیارهای ارزیابی LLMs
• 77. تست مدل‌های زبانی برای سوگیری
• 78. تست مدل‌های زبانی برای ایمنی
• 79. تست مدل‌های زبانی برای صحت
• 80. روش‌های بهبود کیفیت LLMs
• 81. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 82. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 83. کیفیت نرم‌افزار در عصر LLMs
• 84. چالش‌های تضمین کیفیت نرم‌افزارهای مبتنی بر LLMs
• 85. نقش مهندس کیفیت در آینده
• 86. روندهای نوظهور در تضمین کیفیت
• 87. اخلاق در مهندسی نرم‌افزار و کیفیت
• 88. مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
• 89. قوانین و مقررات مربوط به نرم‌افزار
• 90. استانداردهای بین‌المللی کیفیت نرم‌افزار
• 91. نکات تکمیلی در تضمین کیفیت
• 92. تکنیک‌های پیشرفته تست
• 93. مدیریت ریسک در تضمین کیفیت
• 94. نقش بازخورد در چرخه کیفیت
• 95. فرهنگ کیفیت در سازمان