کتاب اشکال‌یابی هوشمند با LLMها: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای مکان‌یابی خطا در کد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب اشکال‌یابی هوشمند با LLMها: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای مکان‌یابی خطا در کد

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای اشکال‌زدایی خودکار کد

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر اشکال‌زدایی و مکان‌یابی خطا
• 3. چالش‌های سنتی در مکان‌یابی خطا
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 5. معماری ترنسفورمر در LLMها
• 6. انواع LLMها و کاربردهایشان
• 7. LLMها در حوزه مهندسی نرم‌افزار
• 8. مقدمه‌ای بر مکان‌یابی خطا با استفاده از LLMها
• 9. مقاله Large Language Models for Fault Localization: An Empirical Study
• 10. اهداف مقاله الهام‌بخش
• 11. روش‌شناسی کلی در مقاله
• 12. مجموعه داده‌ها و پیکربندی آزمایش در مقاله
• 13. معیارهای ارزیابی در مقاله
• 14. نتایج اولیه در مقاله
• 15. تحلیل نتایج در مقاله
• 16. نکات کلیدی و یافته‌های مهم مقاله
• 17. محدودیت‌های مطالعه در مقاله
• 18. پیشنهادات برای تحقیقات آینده بر اساس مقاله
• 19. مفاهیم پایه در مکان‌یابی خطا (Fault Localization)
• 20. انواع خطاها در کد نرم‌افزاری
• 21. نمایش کد برای LLMها
• 22. مراحل مکان‌یابی خطا با LLMها
• 23. پیش‌پردازش کد برای LLMها
• 24. نمایش کد به صورت توکن (Tokenization)
• 25. بازنمایی‌های مختلف کد (Abstract Syntax Trees, Control Flow Graphs)
• 26. استفاده از LLMها برای درک معنایی کد
• 27. مدل‌سازی نمایش کد برای LLMها
• 28. آموزش LLMها بر روی داده‌های کد
• 29. مجموعه داده‌های عمومی برای مکان‌یابی خطا (مانند Defects4J)
• 30. چالش‌های تهیه مجموعه داده‌های با کیفیت
• 31. داده‌های لازم برای آموزش و ارزیابی
• 32. معرفی LLMهای پرکاربرد در حوزه کد
• 33. GPT-3 و مشتقات آن
• 34. BERT و مشتقات آن
• 35. CodeBERT
• 36. PLBART
• 37. RoBERTa
• 38. ترکیب LLMها با تکنیک‌های سنتی مکان‌یابی خطا
• 39. استفاده از LLMها به عنوان مدل پیش‌بینی خطا
• 40. استفاده از LLMها برای تولید توضیحات خطا
• 41. استفاده از LLMها برای ارزیابی کیفیت کد
• 42. استفاده از LLMها برای پیشنهاد اصلاحات کد
• 43. مدل‌سازی مسئله مکان‌یابی خطا به عنوان یک وظیفه طبقه‌بندی
• 44. مدل‌سازی مسئله مکان‌یابی خطا به عنوان یک وظیفه رتبه‌بندی
• 45. مدل‌سازی مسئله مکان‌یابی خطا به عنوان یک وظیفه تولید (Generation)
• 46. ارزیابی دقت LLMها در مکان‌یابی خطا
• 47. شاخص‌های ارزیابی (Hit Rate, MRR, Precision@k)
• 48. تجزیه و تحلیل خطای LLMها
• 49. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
• 50. تأثیر داده‌های آموزشی بر عملکرد
• 51. تأثیر پیش‌پردازش کد بر عملکرد
• 52. تأثیر نمایه‌سازی کد بر عملکرد
• 53. تأثیر الگوریتم‌های بهینه‌سازی بر عملکرد
• 54. مقایسه LLMها با روش‌های سنتی مکان‌یابی خطا
• 55. مزایای LLMها نسبت به روش‌های سنتی
• 56. معایب LLMها نسبت به روش‌های سنتی
• 57. تحقیقات پیشین در زمینه LLMها برای مکان‌یابی خطا
• 58. پژوهش‌های مرتبط با LLMها و تحلیل کد
• 59. پژوهش‌های مرتبط با LLMها و اشکال‌زدایی
• 60. کاربردهای عملی LLMها در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 61. توسعه ابزارهای اشکال‌زدایی مبتنی بر LLM
• 62. استقرار LLMها در محیط‌های واقعی توسعه
• 63. چالش‌های عملی استقرار LLMها
• 64. مقیاس‌پذیری LLMها در پروژه‌های بزرگ
• 65. هزینه محاسباتی LLMها
• 66. تفسیرپذیری (Interpretability) نتایج LLMها
• 67. تأثیر LLMها بر بهره‌وری توسعه‌دهندگان
• 68. آموزش LLMها برای وظایف خاص مکان‌یابی خطا
• 69. Fine-tuning LLMها بر روی داده‌های اختصاصی
• 70. Prompt Engineering برای مکان‌یابی خطا
• 71. استراتژی‌های Prompting مؤثر
• 72. طراحی Prompts برای گزارش خطا
• 73. طراحی Prompts برای نمایش کاندیداهای خطا
• 74. طراحی Prompts برای توضیحات خطا
• 75. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش LLMها
• 76. استفاده از LLMها برای تولید نمونه‌های خطا
• 77. استفاده از LLMها برای تولید کدهای دارای خطا
• 78. بهینه‌سازی LLMها برای مکان‌یابی خطا
• 79. تکنیک‌های Quantization برای LLMها
• 80. تکنیک‌های Pruning برای LLMها
• 81. استفاده از Knowledge Distillation
• 82. بهینه‌سازی معماری LLMها
• 83. ادغام LLMها با روش‌های آماری
• 84. ادغام LLMها با روش‌های مبتنی بر گراف
• 85. ادغام LLMها با روش‌های مبتنی بر تحلیل ایستا
• 86. ادغام LLMها با روش‌های مبتنی بر تحلیل پویا
• 87. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMها برای اشکال‌زدایی
• 88. تعصب (Bias) در LLMها
• 89. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای LLMها
• 90. تأثیر LLMها بر نقش توسعه‌دهندگان
• 91. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم اشکال‌یابی مبتنی بر LLM
• 92. انتخاب LLM مناسب
• 93. آماده‌سازی داده‌ها
• 94. آموزش و Fine-tuning مدل
• 95. ارزیابی و تحلیل نتایج
• 96. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
• 97. آینده LLMها در مکان‌یابی خطا
• 98. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
• 99. کاربردهای نوظهور LLMها در مهندسی نرم‌افزار
• 100. نقش LLMها در توسعه نرم‌افزارهای امن

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs