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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع فرآیندهای اعتبارسنجی خودکار نرم‌افزار با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی خودکار نرم‌افزار
• 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترانسفورمر در مدل‌های زبانی
• 4. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. چالش‌های اعتبارسنجی خودکار
• 7. کاربرد مدل‌های زبانی در یافتن باگ
• 8. تولید خودکار تست کیس با LLMs
• 9. تولید خودکار کد با LLMs
• 10. تولید مستندات خودکار با LLMs
• 11. تحلیل نیازمندی‌ها با LLMs
• 12. اعتبارسنجی نیازمندی‌ها با LLMs
• 13. شناسایی ابهامات در نیازمندی‌ها
• 14. تولید سناریوهای تست از نیازمندی‌ها
• 15. بهبود کیفیت کد با LLMs
• 16. بازبینی خودکار کد با LLMs
• 17. پیش‌بینی خطا در کد با LLMs
• 18. مستندسازی خودکار کد
• 19. تولید توضیحات کد
• 20. تولید راهنمای استفاده از نرم‌افزار
• 21. اعتبارسنجی API ها با LLMs
• 22. تولید خودکار قراردادهای API
• 23. شناسایی ناسازگاری در API ها
• 24. تست خودکار رابط‌های کاربری
• 25. تولید داده‌های تست برای UI
• 26. اعتبارسنجی منطق کسب و کار
• 27. تشخیص الگوهای مخرب در کد
• 28. کاربرد LLMs در امنیت نرم‌افزار
• 29. یافتن آسیب‌پذیری‌های امنیتی
• 30. تولید خودکار گزارش‌های امنیتی
• 31. مدیریت نیازمندی‌های امنیتی
• 32. اعتبارسنجی خودکار معماری نرم‌افزار
• 33. مدل‌سازی رفتار سیستم با LLMs
• 34. شبیه‌سازی سیستم با LLMs
• 35. تحلیل ریسک در معماری نرم‌افزار
• 36. کاربرد LLMs در توسعه چابک
• 37. بهبود فرآیندهای CI/CD با LLMs
• 38. تولید خودکار اسکریپت‌های CI/CD
• 39. اعتبارسنجی پیکربندی‌ها
• 40. کاربرد LLMs در DevOps
• 41. خودکارسازی استقرار نرم‌افزار
• 42. مدیریت لاگ‌ها با LLMs
• 43. تحلیل لاگ‌ها برای تشخیص خطا
• 44. شناسایی الگوهای غیرعادی در لاگ‌ها
• 45. کاربرد LLMs در نگهداری نرم‌افزار
• 46. پیش‌بینی خرابی نرم‌افزار
• 47. مدیریت دانش در تیم‌های نرم‌افزاری
• 48. سازماندهی مستندات فنی
• 49. جستجوی هوشمند در مخازن کد
• 50. بازیابی اطلاعات مرتبط با خطاها
• 51. کاربرد LLMs در مهندسی نیازمندی‌ها
• 52. تکامل نیازمندی‌ها با LLMs
• 53. مدیریت تغییرات نیازمندی‌ها
• 54. شناسایی نیازمندی‌های متناقض
• 55. اعتبارسنجی مدل‌های داده با LLMs
• 56. تولید خودکار اسکیماهای پایگاه داده
• 57. تست خودکار کوئری‌های پایگاه داده
• 58. شناسایی الگوهای استفاده از داده
• 59. کاربرد LLMs در مهندسی ابزار
• 60. تولید خودکار پلاگین‌ها
• 61. توسعه ابزارهای سفارشی
• 62. بهبود قابلیت استفاده ابزارها
• 63. کاربرد LLMs در یادگیری ماشین در مهندسی نرم‌افزار
• 64. انتخاب مدل مناسب برای وظایف
• 65. تنظیم هایپرپارامترها
• 66. تفسیر نتایج مدل‌های ML
• 67. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 68. استخراج اطلاعات از متن
• 69. خلاصه‌سازی خودکار متون فنی
• 70. ترجمه خودکار مستندات
• 71. کاربرد LLMs در مهندسی سیستم‌های توزیع‌شده
• 72. اعتبارسنجی پروتکل‌های ارتباطی
• 73. تست خودکار اجزای توزیع‌شده
• 74. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 75. کاربرد LLMs در مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 76. تخمین زمان انجام وظایف
• 77. شناسایی ریسک‌های پروژه
• 78. سازماندهی وظایف و اولویت‌بندی
• 79. کاربرد LLMs در تضمین کیفیت نرم‌افزار
• 80. استراتژی‌های تست با LLMs
• 81. تولید خودکار موارد تست پیچیده
• 82. اتوماسیون اجرای تست‌ها
• 83. کاربرد LLMs در مهندسی نرم‌افزار اخلاقی
• 84. شناسایی سوگیری در داده‌ها
• 85. تست مدل‌ها برای انصاف
• 86. توسعه نرم‌افزار مسئولانه
• 87. کاربرد LLMs در توسعه ابزارهای تحلیل استاتیک
• 88. بهبود قابلیت تشخیص خطا
• 89. کاهش هشدارهای کاذب
• 90. تولید خودکار قوانین تحلیل
• 91. کاربرد LLMs در مهندسی نرم‌افزار مبتنی بر مدل
• 92. تولید خودکار کد از مدل‌ها
• 93. اعتبارسنجی مدل‌های سطح بالا
• 94. سازگاری مدل‌ها با نیازمندی‌ها
• 95. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در فرآیندهای موجود
• 96. ادغام با ابزارهای فعلی
• 97. نیاز به زیرساخت مناسب
• 98. مدیریت هزینه‌ها
• 99. آینده اعتبارسنجی خودکار با LLMs
• 100. نقش LLMs در مهندسی نرم‌افزار آینده