فلش‌کارت‌های آموزشی گواهینامه تخصصی هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره گواهینامه تخصصی هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 3. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. کاربرد هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار
• 5. تولید کد با هوش مصنوعی مولد
• 6. تکمیل خودکار کد
• 7. شناسایی و رفع خطا با هوش مصنوعی مولد
• 8. تست نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 9. تولید مستندات نرم‌افزار
• 10. طراحی رابط کاربری با هوش مصنوعی مولد
• 11. استفاده از هوش مصنوعی مولد در مدیریت پروژه
• 12. توسعه ابزارهای مهندسی نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 13. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 14. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 15. امنیت در هوش مصنوعی مولد
• 16. حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد
• 17. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 18. تشخیص و کاهش سوگیری
• 19. مدیریت دانش با هوش مصنوعی مولد
• 20. جستجوی معنایی در مستندات
• 21. خلاصه‌سازی خودکار مستندات
• 22. ترجمه ماشینی در مهندسی نرم‌افزار
• 23. مدیریت نیازمندی‌ها با هوش مصنوعی مولد
• 24. تحلیل نیازمندی‌ها
• 25. تولید سناریوهای تست
• 26. مدیریت تغییرات با هوش مصنوعی مولد
• 27. ردیابی نیازمندی‌ها
• 28. تولید گزارش‌های پروژه
• 29. بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی نرم‌افزار
• 30. اتوماسیون وظایف تکراری
• 31. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌ها
• 32. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 33. معیارهای ارزیابی
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 35. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 36. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 37. طراحی Prompt مؤثر
• 38. مدیریت Prompt
• 39. مدل‌های زبانی مولد (LLMs)
• 40. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GANs)
• 41. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 42. کاربرد GANs در تولید داده
• 43. کاربرد Diffusion Models در تولید تصویر
• 44. کاربرد LLMs در تولید متن
• 45. کاربرد LLMs در تولید کد
• 46. کاربرد LLMs در پاسخگویی به سوالات
• 47. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی
• 48. کاربرد LLMs در ترجمه
• 49. مبانی یادگیری عمیق
• 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 52. ترنسفورمرها (Transformers)
• 53. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 54. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
• 55. معماری GPT
• 56. معماری BERT
• 57. معماری T5
• 58. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 59. تولید تصویر از متن
• 60. تولید متن از تصویر
• 61. تولید ویدئو از متن
• 62. تولید صدا از متن
• 63. امنیت داده‌ها در دوران هوش مصنوعی مولد
• 64. حفاظت از مالکیت معنوی در هوش مصنوعی مولد
• 65. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی مولد
• 66. استانداردهای توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 67. نقش هوش مصنوعی مولد در DevOps
• 68. اتوماسیون استقرار (Deployment)
• 69. نظارت و نگهداری سیستم‌ها
• 70. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی مولد
• 71. فرهنگ سازمانی و پذیرش هوش مصنوعی مولد
• 72. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم
• 73. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 74. اثرات بلندمدت هوش مصنوعی مولد بر مهندسی نرم‌افزار
• 75. نوآوری در مهندسی نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 76. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 77. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 78. آینده هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار
• 79. مطالعات موردی موفق
• 80. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 81. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 82. توسعه مدل‌های سفارشی
• 83. ادغام هوش مصنوعی مولد در ابزارهای موجود
• 84. تست و ارزیابی مداوم
• 85. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 86. توسعه پایدار نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
• 87. کارایی و مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
• 88. پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی مولد در سازمان‌های ایرانی
• 89. قوانین و مقررات داخلی مرتبط با هوش مصنوعی مولد
• 90. استانداردهای بومی‌سازی هوش مصنوعی مولد
• 91. کاربرد هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف ایران
• 92. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر اشتغال در حوزه فناوری اطلاعات
• 93. توسعه ابزارهای بومی هوش مصنوعی مولد
• 94. امنیت سایبری و هوش مصنوعی مولد
• 95. پژوهش و توسعه در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 96. همکاری‌های علمی و صنعتی در زمینه هوش مصنوعی مولد
• 97. نقش دانشگاه‌ها در آموزش هوش مصنوعی مولد
• 98. آینده شغلی متخصصان هوش مصنوعی مولد
• 99. مسئولیت اجتماعی در توسعه هوش مصنوعی مولد