دوره LLMs در DevOps: خودکارسازی و ارتقای چرخه توسعه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره LLMs در DevOps: خودکارسازی و ارتقای چرخه توسعه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در برنامه‌نویسی و مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی LLMs و کاربرد آن‌ها در DevOps
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. مقدمه‌ای بر DevOps و اصول آن
• 7. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC) در DevOps
• 8. ابزارهای کلیدی DevOps: CI/CD
• 9. ابزارهای کلیدی DevOps: Orchestration و Containerization
• 10. ابزارهای کلیدی DevOps: Monitoring و Logging
• 11. نقش LLMs در اتوماسیون فرآیندهای DevOps
• 12. استفاده از LLMs برای تولید کد خودکار
• 13. بهبود کیفیت کد با LLMs: بازبینی و مستندسازی
• 14. LLMs در تست نرم‌افزار: تولید سناریوهای تست
• 15. LLMs در استقرار (Deployment): خودکارسازی و بهینه‌سازی
• 16. مدیریت پیکربندی با LLMs
• 17. امنیت در DevOps (DevSecOps) و نقش LLMs
• 18. LLMs برای شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌های امنیتی
• 19. مانیتورینگ و لاگینگ هوشمند با LLMs
• 20. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی با کمک LLMs
• 21. بهینه‌سازی زیرساخت با LLMs
• 22. پیش‌بینی مشکلات و نگهداری پیشگیرانه با LLMs
• 23. کاربرد LLMs در مدیریت دانش DevOps
• 24. آموزش و راهنمایی خودکار برای تیم‌های DevOps با LLMs
• 25. خودکارسازی ارتباطات و گزارش‌دهی با LLMs
• 26. بهینه‌سازی فرآیندهای ارتباطی تیم با LLMs
• 27. مدیریت نیازمندی‌ها و جمع‌آوری بازخورد با LLMs
• 28. استفاده از LLMs در برنامه‌ریزی پروژه DevOps
• 29. تحلیل داده‌های عملکردی با LLMs
• 30. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت با LLMs
• 31. مدیریت منابع و تخصیص آن‌ها با LLMs
• 32. خودکارسازی وظایف تکراری در DevOps با LLMs
• 33. کاربرد LLMs در پشتیبانی فنی و حل مشکلات کاربران
• 34. بهبود تجربه توسعه‌دهنده (Developer Experience) با LLMs
• 35. مقدمه‌ای بر مفاهیم هوش مصنوعی مولد در DevOps
• 36. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs در DevOps
• 37. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از LLMs
• 38. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs در DevOps
• 39. آینده LLMs در DevOps: روندهای نوظهور
• 40. مطالعات موردی موفق از LLMs در DevOps
• 41. پلتفرم‌های LLM برای توسعه‌دهندگان DevOps
• 42. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) و ادغام LLMs
• 43. ابزارهای مانیتورینگ و تحلیل لاگ با LLMs
• 44. خودکارسازی اسکریپت‌نویسی با LLMs
• 45. تولید Dockerfile و Kubernetes Manifests با LLMs
• 46. مدیریت نسخه‌بندی کد با LLMs
• 47. تولید مستندات API با LLMs
• 48. بهبود فرآیندهای Code Review با LLMs
• 49. تست واحد و یکپارچه‌سازی خودکار با LLMs
• 50. مدیریت وابستگی‌ها و پکیج‌ها با LLMs
• 51. بهینه‌سازی زمان ساخت (Build Time) با LLMs
• 52. استقرار خودکار به محیط‌های مختلف با LLMs
• 53. مدیریت پایگاه داده در DevOps با LLMs
• 54. خودکارسازی عملیات پایگاه داده با LLMs
• 55. مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده با LLMs
• 56. امنیت پایگاه داده با LLMs
• 57. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده با LLMs
• 58. مانیتورینگ و تحلیل ترافیک شبکه با LLMs
• 59. امنیت شبکه با LLMs
• 60. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) با LLMs
• 61. خودکارسازی فرآیندهای احراز هویت و مجوزدهی
• 62. بهبود فرآیندهای پشتیبانی مشتری با LLMs
• 63. تحلیل بازخورد مشتری برای بهبود محصول
• 64. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
• 65. تولید محتوای آموزشی برای تیم‌ها با LLMs
• 66. بهینه‌سازی فرآیندهای استقرار ابری (Cloud Deployment)
• 67. مدیریت منابع ابری با LLMs
• 68. امنیت در محیط‌های ابری با LLMs
• 69. خودکارسازی پاسخ به حوادث امنیتی ابری
• 70. تحلیل هزینه‌های ابری با LLMs
• 71. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 72. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای DevOps
• 73. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای تولید کد
• 74. طراحی پرامپت برای تولید سناریوهای تست
• 75. طراحی پرامپت برای مستندسازی کد
• 76. طراحی پرامپت برای تحلیل لاگ‌ها
• 77. طراحی پرامپت برای مدیریت پیکربندی
• 78. طراحی پرامپت برای امنیت و شناسایی آسیب‌پذیری
• 79. طراحی پرامپت برای بهینه‌سازی زیرساخت
• 80. طراحی پرامپت برای مدیریت خطا و اشکال‌زدایی
• 81. طراحی پرامپت برای اتوماسیون ارتباطات
• 82. طراحی پرامپت برای پشتیبانی فنی
• 83. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری تقویتی در DevOps
• 84. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
• 85. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت خودکار سیستم‌ها
• 86. ملاحظات پیاده‌سازی LLMs در محیط‌های سازمانی
• 87. مراحل پیاده‌سازی موفق LLMs در DevOps
• 88. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) از LLMs در DevOps
• 89. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها برای استفاده از LLMs
• 90. ساخت فرهنگ سازمانی حامی نوآوری با LLMs