کتاب صوتی افزایش بهره‌وری برنامه‌نویسی با GitHub Copilot Agent

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره افزایش بهره‌وری برنامه‌نویسی با GitHub Copilot Agent

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارهای کمکی کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای برنامه‌نویسان
• 3. انواع مدل‌های هوش مصنوعی در کدنویسی
• 4. معرفی GitHub Copilot Agent
• 5. نصب و پیکربندی Copilot Agent
• 6. اولین قدم‌ها با Copilot Agent: تولید کد
• 7. تکمیل خودکار کد با هوش مصنوعی
• 8. پیشنهادات کد هوشمند و سفارشی‌سازی
• 9. تولید توابع و کلاس‌ها با Copilot
• 10. درک و توضیح کدهای موجود توسط Copilot
• 11. بازنویسی و بهینه‌سازی کد با هوش مصنوعی
• 12. شناسایی و رفع اشکالات رایج کد
• 13. تست واحد با کمک Copilot Agent
• 14. مستندسازی خودکار کدها
• 15. استفاده از Copilot در پروژه‌های بزرگ
• 16. یکپارچه‌سازی Copilot با محیط‌های توسعه (IDE)
• 17. تنظیمات پیشرفته Copilot Agent
• 18. مدیریت تنظیمات و ترجیحات کاربر
• 19. هوش مصنوعی و امنیت کد: ملاحظات
• 20. جلوگیری از تولید کدهای ناامن
• 21. راهنمایی‌های امنیتی Copilot Agent
• 22. کار با پایگاه‌های داده و Copilot
• 23. توسعه وب با هوش مصنوعی و Copilot
• 24. فریم‌ورک‌های Frontend و Copilot
• 25. فریم‌ورک‌های Backend و Copilot
• 26. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل با Copilot
• 27. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (Python)
• 28. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (JavaScript)
• 29. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (Java)
• 30. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (C++)
• 31. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (Go)
• 32. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (Rust)
• 33. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (SQL)
• 34. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (HTML/CSS)
• 35. هوش مصنوعی و DevOps: خودکارسازی فرآیندها
• 36. استفاده از Copilot در CI/CD
• 37. مدیریت پیکربندی با هوش مصنوعی
• 38. استفاده از Copilot برای نوشتن اسکریپت‌های سیستمی
• 39. هوش مصنوعی و مدیریت پروژه
• 40. تخمین زمان توسعه با هوش مصنوعی
• 41. شناسایی وابستگی‌های پروژه
• 42. کار تیمی و اشتراک‌گذاری دانش با Copilot
• 43. آموزش و یادگیری مستمر با هوش مصنوعی
• 44. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 45. ساخت Promptهای مؤثر برای Copilot
• 46. عیب‌یابی Promptهای ناموفق
• 47. مدیریت تاریخچه Copilot
• 48. شخصی‌سازی Copilot برای سبک کدنویسی شما
• 49. یادگیری از کدهای موجود در پروژه
• 50. تنظیمات مربوط به زبان و فریم‌ورک
• 51. استفاده از Copilot برای یادگیری زبان‌های جدید
• 52. مفاهیم پیشرفته در هوش مصنوعی مولد
• 53. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها
• 54. محدودیت‌های هوش مصنوعی در کدنویسی
• 55. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار
• 56. حریم خصوصی داده‌ها در استفاده از Copilot
• 57. مالکیت معنوی کد تولید شده
• 58. مسئولیت‌پذیری در قبال کدهای تولیدی
• 59. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 60. تأثیر Copilot بر نقش برنامه‌نویس
• 61. روندهای نوظهور در ابزارهای کمکی کدنویسی
• 62. مقایسه Copilot با ابزارهای مشابه
• 63. ارزیابی عملکرد Copilot در سناریوهای واقعی
• 64. نکات و ترفندهای حرفه‌ای برای استفاده از Copilot
• 65. افزایش خلاقیت با کمک هوش مصنوعی
• 66. غلبه بر موانع خلاقیت در کدنویسی
• 67. استفاده از Copilot برای ایده‌پردازی
• 68. طراحی معماری نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 69. ساخت نمونه‌های اولیه (Prototypes) سریع
• 70. تولید تست‌های جامع با Copilot
• 71. بررسی کد (Code Review) با کمک هوش مصنوعی
• 72. شناسایی کدهای تکراری و زائد
• 73. بهبود خوانایی و قابلیت نگهداری کد
• 74. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 75. استفاده از Copilot در پروژه‌های متن‌باز
• 76. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز با Copilot
• 77. آموزش برنامه‌نویسان تازه‌کار با Copilot
• 78. توسعه نرم‌افزارهای کاربردی برای حوزه‌های خاص
• 79. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های نرم‌افزاری
• 80. کاربرد Copilot در تحلیل لاگ‌ها
• 81. پیش‌بینی خطاها و مشکلات آینده
• 82. بهبود تجربه کاربری (UX) با هوش مصنوعی
• 83. تولید رابط‌های کاربری (UI) ساده
• 84. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 85. کاهش هزینه‌های توسعه نرم‌افزار
• 86. افزایش سرعت عرضه محصولات به بازار
• 87. آینده شغلی برنامه‌نویسان در عصر هوش مصنوعی
• 88. آمادگی برای تغییرات آینده در صنعت نرم‌افزار
• 89. نکات نهایی برای حداکثر بهره‌وری
• 90. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز آینده