فلش‌کارت‌های آموزشی استراتژی‌های نوین ارزیابی و تست در مهندسی نرم‌افزار با تمرکز بر ورودی‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های نوین ارزیابی و تست در مهندسی نرم‌افزار با تمرکز بر ورودی‌ها

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و تست

موضوع میانی: مهندسی ارزیابی و تست سامانه‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار و ارزیابی
• 2. مقدمه‌ای بر مهندسی ارزیابی سامانه‌های نرم‌افزاری
• 3. اهمیت تست در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 4. اصول اولیه مهندسی تست
• 5. انواع رویکردهای تست نرم‌افزار
• 6. تست واحد و یکپارچه‌سازی
• 7. تست سیستمی و پذیرش
• 8. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 9. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی
• 10. معماری‌های رایج در هوش مصنوعی
• 11. مقدمه‌ای بر مهندسی ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 12. چالش‌های ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 13. استانداردهای ارزیابی در مهندسی نرم‌افزار
• 14. مفاهیم اولیه در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. دقت، صحت و بازیابی در ارزیابی
• 17. امتیاز F1 و معیارهای ترکیبی
• 18. مقدمه‌ای بر ورودی‌ها (Prompts) در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 19. نقش ورودی‌ها در رفتار سامانه‌های هوش مصنوعی
• 20. طراحی و تدوین ورودی‌های مؤثر
• 21. تکنیک‌های مختلف طراحی ورودی
• 22. ورودی‌های مبتنی بر پرسش و پاسخ
• 23. ورودی‌های مبتنی بر دستورالعمل
• 24. ورودی‌های مبتنی بر مثال (Few-shot)
• 25. ورودی‌های خلاقانه و نوآورانه
• 26. ارزیابی کیفیت ورودی‌ها
• 27. متریک‌های ارزیابی ورودی‌ها
• 28. تست ورودی‌ها در مراحل مختلف توسعه
• 29. تست ورودی‌ها برای اطمینان از صحت خروجی
• 30. تست ورودی‌ها برای بررسی پایداری خروجی
• 31. تست ورودی‌ها برای ارزیابی خلاقیت
• 32. تست ورودی‌ها برای سنجش درک زمینه
• 33. تست ورودی‌ها برای تشخیص سوگیری
• 34. تست ورودی‌ها برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 35. تکنیک‌های تکرارشونده در مهندسی ارزیابی
• 36. استراتژی‌های تکرارشونده برای بهبود ورودی‌ها
• 37. تکرار در طراحی ورودی بر اساس بازخورد
• 38. تکرار در ارزیابی بر اساس نتایج تست
• 39. چرخه بهبود مستمر در مهندسی ارزیابی
• 40. مدل‌سازی فرآیندهای تکرارشونده
• 41. ارزیابی تکرارشونده برای دستیابی به هدف
• 42. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. اعتبارسنجی مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. تست تنوع و شمول در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 45. مدیریت تنوع در داده‌های ورودی
• 46. ارزیابی اثرات فرهنگی و اجتماعی
• 47. تست برای جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 48. چارچوب‌های اخلاقی در ارزیابی هوش مصنوعی
• 49. ملاحظات شرعی در ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 50. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 51. تست برای انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 52. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال
• 53. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی در حوزه فناوری
• 54. تدوین سیاست‌های ارزیابی منطبق با قوانین
• 55. تست برای جلوگیری از سوگیری‌های ناخواسته
• 56. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی
• 57. ارزیابی عدالت در خروجی‌های هوش مصنوعی
• 58. ملاحظات حقوقی در ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 59. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 60. تست برای امنیت و حفاظت از داده‌ها
• 61. ملاحظات امنیتی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 62. روش‌های تست نفوذ و ارزیابی آسیب‌پذیری
• 63. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها
• 64. تست برای انطباق با مقررات مالی
• 65. ارزیابی ریسک در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 66. مدیریت ریسک در فرآیندهای ارزیابی
• 67. تکنیک‌های خودکارسازی در مهندسی ارزیابی
• 68. ابزارهای تست خودکار برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 69. پلتفرم‌های ارزیابی و تست هوش مصنوعی
• 70. کاربرد تست ورودی در توسعه چت‌بات‌ها
• 71. ارزیابی چت‌بات‌ها برای خدمات مشتری
• 72. تست ورودی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 74. تست ورودی در سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 75. ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی
• 76. تست ورودی در سیستم‌های تولید متن
• 77. ارزیابی خلاقیت و انسجام متن تولید شده
• 78. کاربرد مهندسی ارزیابی در حوزه‌های مختلف
• 79. ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 80. ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی در حوزه آموزش
• 81. ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 82. ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی در حوزه حقوق
• 83. تست برای اطمینان از قابلیت اطمینان
• 84. ارزیابی قابلیت اطمینان در شرایط مختلف
• 85. تست برای بررسی عملکرد در شرایط بحرانی
• 86. مدیریت خطا و استثنا در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 87. روش‌های بازیابی از خطا
• 88. ارزیابی مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوش مصنوعی
• 89. تست عملکرد تحت بار زیاد
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در ارزیابی
• 91. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ورودی‌ها
• 92. مباحث پیشرفته در مهندسی ارزیابی
• 93. آینده مهندسی ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی
• 94. توسعه استراتژی‌های ارزیابی نوآورانه
• 95. نقش انسان در فرآیند ارزیابی هوش مصنوعی
• 96. همکاری انسان و ماشین در تست
• 97. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی ارزیابی
• 98. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج ارزیابی
• 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
• 100. برنامه‌ریزی برای ارزیابی مستمر