فلش‌کارت‌های آموزشی تولید و بهبود پیشنهادهای کد با مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تولید و بهبود پیشنهادهای کد با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 4. آموزش و بهینه‌سازی LLMs
• 5. مجموعه داده‌ها برای آموزش LLMs
• 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 7. تکنیک‌های توکنیزاسیون
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 10. ارزیابی عملکرد LLMs
• 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 12. تولید کد با LLMs
• 13. مفهوم تکمیل کد (Code Completion)
• 14. چالش‌های تکمیل کد
• 15. انواع روش‌های تکمیل کد
• 16. استفاده از LLMs برای تکمیل کد
• 17. معماری مدل‌های پیشنهاد کد
• 18. آموزش مدل‌های پیشنهاد کد
• 19. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان‌های برنامه‌نویسی خاص
• 20. بهبود دقت پیشنهادهای کد
• 21. مدیریت خطاهای احتمالی در پیشنهادها
• 22. ارائه پیشنهادهای چندخطی
• 23. پیشنهاد کد بر اساس زمینه (Context)
• 24. درک ساختار کد
• 25. تحلیل نحوی (Parsing) کد
• 26. تحلیل معنایی (Semantic Analysis) کد
• 27. مدل‌های مبتنی بر گراف دانش
• 28. استفاده از نمودارهای وابستگی کد
• 29. ترکیب LLMs با روش‌های سنتی
• 30. تکنیک‌های جستجو و رتبه‌بندی پیشنهادها
• 31. پیدا کردن بهترین پیشنهاد کد
• 32. نکات مهم در طراحی سیستم پیشنهاد کد
• 33. رابط کاربری برای پیشنهادهای کد
• 34. تجربه کاربری (UX) در ابزارهای کدنویسی
• 35. ادغام با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 36. تست و اعتبارسنجی پیشنهادهای کد
• 37. ملاحظات امنیتی در پیشنهادهای کد
• 38. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های پیشنهاد کد
• 39. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 40. تفسیرپذیری (Interpretability) پیشنهادهای کد
• 41. مدل‌های زبانی برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
• 42. پیشنهاد کد برای پایتون
• 43. پیشنهاد کد برای جاوا اسکریپت
• 44. پیشنهاد کد برای جاوا
• 45. پیشنهاد کد برای C++
• 46. پیشنهاد کد برای C#
• 47. پیشنهاد کد برای Go
• 48. پیشنهاد کد برای PHP
• 49. پیشنهاد کد برای Ruby
• 50. پیشنهاد کد برای Swift
• 51. پیشنهاد کد برای Kotlin
• 52. پیشنهاد کد برای SQL
• 53. پیشنهاد کد برای HTML/CSS
• 54. پیشنهاد کد برای Bash Scripting
• 55. پیشنهاد کد برای TypeScript
• 56. پیشنهاد کد برای R
• 57. پیشنهاد کد برای MATLAB
• 58. پیشنهاد کد برای Haskell
• 59. پیشنهاد کد برای Scala
• 60. پیشنهاد کد برای Rust
• 61. پیشنهاد کد برای Lisp
• 62. پیشنهاد کد برای Prolog
• 63. پیشنهاد کد برای Fortran
• 64. پیشنهاد کد برای COBOL
• 65. پیشنهاد کد برای Ada
• 66. پیشنهاد کد برای Pascal
• 67. پیشنهاد کد برای Assembly
• 68. پیشنهاد کد برای WebAssembly
• 69. پیشنهاد کد برای زبان‌های دامنه خاص (DSL)
• 70. تولید خودکار مستندات کد
• 71. خلاصه‌سازی کد
• 72. تولید تست‌های واحد (Unit Tests)
• 73. یافتن باگ‌ها با LLMs
• 74. اصلاح خودکار باگ‌ها
• 75. مهاجرت کد بین زبان‌ها
• 76. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
• 77. استفاده از LLMs در دیباگ کردن
• 78. بهبود خوانایی کد
• 79. بازسازی کد (Code Refactoring)
• 80. بهینه‌سازی عملکرد کد
• 81. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 82. پیشنهاد ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
• 83. تولید کدهای نمونه (Boilerplate Code)
• 84. کاربرد LLMs در یادگیری برنامه‌نویسی
• 85. ایجاد محیط‌های آموزشی تعاملی
• 86. شبیه‌سازی سناریوهای کدنویسی
• 87. ارزیابی پروژه‌های دانشجویی
• 88. پیشرفت‌های آینده در پیشنهادهای کد
• 89. هوش مصنوعی مولد برای کد
• 90. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 91. یادگیری تقویتی عمیق در پیشنهاد کد
• 92. کاربرد LLMs در توسعه DevOps
• 93. اتوماسیون فرآیندهای CI/CD
• 94. پیشنهادهای امنیتی در کد
• 95. تشخیص آسیب‌پذیری‌های امنیتی
• 96. ترکیب LLMs با ابزارهای تحلیل استاتیک
• 97. توسعه ابزارهای کدنویسی هوشمند
• 98. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی برای کد
• 99. مسئولیت‌پذیری در قبال پیشنهادهای کد
• 100. آینده شغل توسعه‌دهندگان نرم‌افزار