دوره تسریع و بهبود اعتبارسنجی خودکار نرم‌افزار با مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع و بهبود اعتبارسنجی خودکار نرم‌افزار با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی خودکار نرم‌افزار
• 2. مبانی هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار
• 3. مدل‌های زبانی بزرگ: یک نمای کلی
• 4. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 6. کاربرد مدل‌های زبانی در مهندسی نرم‌افزار
• 7. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی نرم‌افزار
• 8. انواع اعتبارسنجی در مهندسی نرم‌افزار
• 9. اعتبارسنجی مدل (Model Verification)
• 10. اعتبارسنجی کد (Code Verification)
• 11. روش‌های سنتی اعتبارسنجی خودکار
• 12. چالش‌های اعتبارسنجی خودکار
• 13. محدودیت‌های ابزارهای فعلی
• 14. نیاز به رویکردهای نوین
• 15. نقش مدل‌های زبانی در غلبه بر چالش‌ها
• 16. مدل‌های زبانی به عنوان دستیار اعتبارسنجی
• 17. تولید خودکار تست کیس با LLMs
• 18. استفاده از LLMs برای تحلیل نیازمندی‌ها
• 19. اعتبارسنجی نیازمندی‌ها با LLMs
• 20. تشخیص و اصلاح باگ با LLMs
• 21. تولید مستندات فنی با LLMs
• 22. بررسی خودکار مستندات با LLMs
• 23. استفاده از LLMs در Refactoring کد
• 24. بهبود خوانایی کد با LLMs
• 25. تولید کد تست واحد (Unit Test) با LLMs
• 26. استفاده از LLMs در تست یکپارچه‌سازی (Integration Test)
• 27. تست‌های پذیرش (Acceptance Tests) با LLMs
• 28. اعتبارسنجی نیازمندی‌های امنیتی با LLMs
• 29. تشخیص آسیب‌پذیری‌های امنیتی با LLMs
• 30. بهبود امنیت کد با LLMs
• 31. کاربرد LLMs در اعتبارسنجی مدل‌های صوری (Formal Models)
• 32. ترجمه نیازمندی‌ها به زبان صوری با LLMs
• 33. تولید شرایط مرزی (Boundary Conditions) با LLMs
• 34. تولید سناریوهای تست با LLMs
• 35. استفاده از LLMs برای تولید داده‌های تست
• 36. تولید داده‌های تست با توزیع‌های آماری
• 37. اعتبارسنجی ابعاد غیرعملکردی با LLMs
• 38. تست عملکرد (Performance Testing) با LLMs
• 39. تست قابلیت اطمینان (Reliability Testing) با LLMs
• 40. تست مقیاس‌پذیری (Scalability Testing) با LLMs
• 41. استفاده از LLMs در تحلیل نتایج تست
• 42. خلاصه‌سازی نتایج تست با LLMs
• 43. شناسایی الگوهای شکست در تست‌ها
• 44. مدل‌سازی رفتار سیستم با LLMs
• 45. یادگیری ماشین برای اعتبارسنجی
• 46. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در اعتبارسنجی
• 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی در اعتبارسنجی
• 48. یادگیری تقویتی برای اعتبارسنجی
• 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی تولیدی (Generative LLMs)
• 50. کاربرد مدل‌های زبانی مولد در اعتبارسنجی
• 51. رویکردهای Prompt Engineering برای اعتبارسنجی
• 52. بهینه‌سازی Prompts برای تولید تست کیس
• 53. Prompts برای تحلیل نیازمندی‌ها
• 54. Prompts برای تشخیص باگ
• 55. Prompts برای تولید مستندات
• 56. Prompts برای Refactoring کد
• 57. Prompts برای تست امنیتی
• 58. Prompts برای اعتبارسنجی مدل‌های صوری
• 59. Prompts برای تست ابعاد غیرعملکردی
• 60. Prompts برای تحلیل نتایج تست
• 61. Fine-tuning LLMs برای وظایف اعتبارسنجی
• 62. مجموعه داده‌های مناسب برای Fine-tuning
• 63. ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
• 64. چالش‌های استفاده از LLMs در اعتبارسنجی
• 65. دقت و قابلیت اطمینان LLMs
• 66. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 67. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
• 68. مدیریت وابستگی به LLMs
• 69. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 70. تأثیر LLMs بر نقش مهندس نرم‌افزار
• 71. آینده اعتبارسنجی خودکار با LLMs
• 72. ادغام LLMs با ابزارهای CI/CD
• 73. توسعه ابزارهای جدید بر پایه LLMs
• 74. مقدمه‌ای بر حسابرسی نرم‌افزار (Software Auditing)
• 75. نقش LLMs در حسابرسی کد
• 76. حسابرسی نیازمندی‌ها با LLMs
• 77. حسابرسی مستندات با LLMs
• 78. حسابرسی انطباق با استانداردها با LLMs
• 79. حسابرسی امنیتی با LLMs
• 80. کاربرد LLMs در تست‌های فازی (Fuzz Testing)
• 81. تولید ورودی‌های فازی با LLMs
• 82. تحلیل نتایج فازینگ با LLMs
• 83. یادگیری الگوهای رفتار مخرب با LLMs
• 84. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین (ML Model Verification)
• 85. تست مدل‌های پیش‌بین (Predictive Models) با LLMs
• 86. اعتبارسنجی مدل‌های تشخیص (Detection Models) با LLMs
• 87. کاربرد LLMs در اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع‌شده
• 88. تست سناریوهای شکست در سیستم‌های توزیع‌شده
• 89. اعتبارسنجی پروتکل‌های ارتباطی با LLMs
• 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز
• 91. استفاده از مدل‌های متن‌باز در اعتبارسنجی
• 92. چالش‌های امنیتی مدل‌های متن‌باز
• 93. آینده مدل‌های زبانی در مهندسی نرم‌افزار
• 94. همکاری انسان و ماشین در اعتبارسنجی
• 95. توسعه متدولوژی‌های جدید اعتبارسنجی
• 96. ملاحظات حقوقی و مالکیت فکری در استفاده از LLMs
• 97. استانداردهای صنعتی برای استفاده از LLMs
• 98. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای مهندسان نرم‌افزار