دوره کدنویسی هوشمند با GPT: تسلط بر داده و SQL با فراخوانی تابع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کدنویسی هوشمند با GPT: تسلط بر داده و SQL با فراخوانی تابع

موضوع کلی: هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید و بهینه‌سازی کد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. کاربرد هوش مصنوعی در چرخه‌ حیات توسعه نرم‌افزار
• 4. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. معماری و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. آموزش و تنظیم مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. فراخوانی تابع (Function Calling) در مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. مفاهیم کلیدی فراخوانی تابع
• 9. معماری فراخوانی تابع در LLMs
• 10. توسعه برنامه‌های کاربردی با فراخوانی تابع
• 11. تسلط بر داده‌ها در توسعه نرم‌افزار
• 12. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و SQL
• 13. مفاهیم اساسی SQL
• 14. پرس‌وجوهای پیچیده در SQL
• 15. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL
• 16. مدیریت پایگاه داده با هوش مصنوعی
• 17. مدل‌های زبانی بزرگ و SQL
• 18. تولید کد SQL با LLMs
• 19. تجزیه و تحلیل داده با LLMs و SQL
• 20. شناسایی الگوها در داده‌ها با AI
• 21. پیش‌بینی روندها با استفاده از LLMs
• 22. کاربرد LLMs در پاکسازی و آماده‌سازی داده
• 23. اعتبارسنجی داده‌ها با هوش مصنوعی
• 24. مقدمه‌ای بر توسعه نرم‌افزار با AI
• 25. تولید کد با استفاده از LLMs
• 26. تکمیل خودکار کد و پیشنهادها
• 27. اشکال‌زدایی کد با کمک هوش مصنوعی
• 28. تست خودکار نرم‌افزار با AI
• 29. بهینه‌سازی عملکرد کد با LLMs
• 30. مستندسازی خودکار کد با هوش مصنوعی
• 31. بازبینی کد با استفاده از AI
• 32. مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری با AI
• 33. تولید نیازمندی‌های نرم‌افزاری با LLMs
• 34. طراحی معماری نرم‌افزار با کمک AI
• 35. مقدمه‌ای بر GPT Function Calling
• 36. کاربردهای عملی GPT Function Calling
• 37. ساخت دستیاران کدنویسی هوشمند
• 38. توسعه ابزارهای کمک به توسعه‌دهنده
• 39. اتوماسیون وظایف تکراری در کدنویسی
• 40. یکپارچه‌سازی LLMs در محیط‌های توسعه (IDE)
• 41. کار با APIهای مرتبط با LLMs
• 42. امنیت در استفاده از LLMs برای کدنویسی
• 43. حفظ حریم خصوصی در داده‌های مورد استفاده
• 44. اخلاق در توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 45. مسئولیت‌پذیری در استفاده از AI
• 46. چالش‌های پیاده‌سازی AI در توسعه نرم‌افزار
• 47. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 48. روندهای نوظهور در کدنویسی مبتنی بر AI
• 49. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در کدنویسی
• 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در پردازش داده
• 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
• 52. ترنسفورمرها و معماری‌های پیشرفته LLM
• 53. تکنیک‌های fine-tuning برای وظایف خاص
• 54. آموزش تقویتی برای بهینه‌سازی کد
• 55. استفاده از LLMs در توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
• 56. کاربرد AI در توسعه بازی‌های کامپیوتری
• 57. AI در توسعه نرم‌افزارهای علم داده
• 58. تولید گزارش‌های تحلیلی با AI
• 59. خودکارسازی گزارش‌دهی مالی با LLMs
• 60. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. تحلیل احساسات با استفاده از AI
• 62. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی بزرگ
• 63. ترجمه ماشینی با AI
• 64. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLMs
• 65. کاربرد AI در توسعه رابط‌های کاربری (UI)
• 66. طراحی خودکار رابط کاربری با هوش مصنوعی
• 67. تست کاربردپذیری با AI
• 68. مفاهیم پیشرفته SQL برای تحلیل داده
• 69. توابع پنجره‌ای در SQL
• 70. بهینه‌سازی پایگاه داده با استفاده از AI
• 71. مدل‌سازی داده‌ها با کمک هوش مصنوعی
• 72. امنیت پایگاه داده و نقش AI
• 73. مدیریت کلان‌داده (Big Data) با AI
• 74. ابزارهای تحلیل کلان‌داده
• 75. استفاده از LLMs در تحلیل داده‌های متنی
• 76. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با AI
• 77. پیش‌بینی رفتار مشتری با هوش مصنوعی
• 78. شخصی‌سازی تجربه کاربری با LLMs
• 79. کاربرد AI در DevOps
• 80. اتوماسیون فرآیندهای CI/CD با هوش مصنوعی
• 81. مانیتورینگ و مدیریت سیستم‌ها با AI
• 82. توسعه نرم‌افزارهای امن با کمک AI
• 83. شناسایی آسیب‌پذیری‌ها با هوش مصنوعی
• 84. پیشگیری از حملات سایبری با AI
• 85. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه نرم‌افزار
• 86. استفاده از LLMs در مستندسازی فنی
• 87. بهبود همکاری تیمی با ابزارهای AI
• 88. مدیریت دانش در سازمان با هوش مصنوعی
• 89. داده‌کاوی و کشف دانش با AI
• 90. تحلیل پیش‌گویانه در کسب‌وکار
• 91. کاربرد AI در هوش تجاری (BI)
• 92. تولید داشبوردهای تعاملی با AI
• 93. بهینه‌سازی استراتژی‌های کسب‌وکار با AI
• 94. آینده شغلی متخصصان توسعه نرم‌افزار با AI
• 95. آمادگی برای بازار کار آینده
• 96. یادگیری مستمر و توسعه مهارت‌ها
• 97. نقش متخصصان در هدایت AI در توسعه نرم‌افزار
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده