کتاب صوتی ساخت ابزار بازبینی کد با هوش مصنوعی در هشتاد ساعت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزار بازبینی کد با هوش مصنوعی در هشتاد ساعت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در چرخه توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر چرخه توسعه نرم‌افزار
• 3. ضرورت ابزارهای بازبینی کد
• 4. تاریخچه و تکامل ابزارهای بازبینی کد
• 5. مروری بر معماری سیستم‌های هوش مصنوعی
• 6. مفاهیم یادگیری ماشین برای بازبینی کد
• 7. یادگیری نظارت شده و کاربردهای آن
• 8. یادگیری بدون نظارت در تحلیل کد
• 9. یادگیری تقویتی و پتانسیل آن
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کد
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 14. معماری ترنسفورمر و مدل‌های مشابه
• 15. آماده‌سازی داده برای آموزش مدل
• 16. جمع‌آوری مجموعه داده‌های کد
• 17. پاکسازی و پیش‌پردازش کد
• 18. نمایش کد به صورت برداری (Vectorization)
• 19. استخراج ویژگی از کد
• 20. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای کد
• 21. طراحی معماری مدل بازبینی کد
• 22. انتخاب معماری مناسب شبکه عصبی
• 23. پیاده‌سازی لایه‌های مختلف شبکه
• 24. تابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی
• 25. طراحی لایه خروجی برای پیش‌بینی خطا
• 26. آموزش مدل بازبینی کد
• 27. انتخاب تابع هزینه (Loss Function)
• 28. بهینه‌سازها (Optimizers) و الگوریتم‌ها
• 29. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 30. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 31. اعتبارسنجی مدل (Validation)
• 32. ارزیابی عملکرد مدل
• 33. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy)
• 34. معیارهای ارزیابی دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 35. امتیاز F1 و کاربرد آن
• 36. منحنی ROC و AUC
• 37. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
• 38. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 39. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 40. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 41. پیاده‌سازی سیستم بازبینی کد
• 42. طراحی رابط کاربری (UI/UX)
• 43. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های کنترل نسخه (VCS)
• 44. مدیریت درخواست‌های بازبینی کد
• 45. ارسال کد به مدل برای تحلیل
• 46. نمایش نتایج بازبینی به کاربر
• 47. نشانه‌گذاری خطاهای احتمالی در کد
• 48. توضیحات پیشنهادی برای رفع خطا
• 49. مدیریت بازخورد کاربران
• 50. تکرار و بهبود مدل
• 51. جمع‌آوری داده‌های بازخورد
• 52. بازآموزی مدل با داده‌های جدید
• 53. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 54. مدیریت نسخه‌های مدل
• 55. استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 56. ملاحظات امنیتی در بازبینی کد
• 57. حفظ حریم خصوصی کد
• 58. جلوگیری از نشت اطلاعات حساس
• 59. مدیریت دسترسی کاربران
• 60. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 61. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 62. شفافیت در عملکرد ابزار
• 63. مسئولیت‌پذیری در نتایج بازبینی
• 64. مقایسه با ابزارهای بازبینی کد موجود
• 65. مزایای ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی
• 66. چالش‌های پیاده‌سازی و توسعه
• 67. بهینه‌سازی سرعت و کارایی
• 68. پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
• 69. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
• 70. تست واحد (Unit Testing) برای ابزار
• 71. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 72. تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 73. مستندسازی فنی ابزار
• 74. راهنمای استفاده برای توسعه‌دهندگان
• 75. نقشه راه آینده ابزار
• 76. پتانسیل توسعه قابلیت‌های جدید
• 77. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت پروژه
• 78. هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار
• 79. هوش مصنوعی در تولید کد
• 80. هوش مصنوعی در مستندسازی نرم‌افزار
• 81. هوش مصنوعی در امنیت نرم‌افزار
• 82. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی عملکرد
• 83. هوش مصنوعی در انتخاب معماری سیستم
• 84. هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی انتشار
• 85. کاربرد ابزار در تیم‌های بزرگ
• 86. کاربرد ابزار در استارتاپ‌ها
• 87. مدیریت منابع و زمان در پروژه
• 88. اهمیت بازبینی کد در کیفیت نرم‌افزار
• 89. رویکرد تکراری در توسعه نرم‌افزار
• 90. نقش فرهنگ سازمانی در پذیرش ابزار
• 91. آموزش تیم توسعه برای استفاده بهینه
• 92. بررسی نمونه‌های موفق پیاده‌سازی
• 93. مطالعه موردی: بازبینی کد پایتون
• 94. مطالعه موردی: بازبینی کد جاوا اسکریپت
• 95. مطالعه موردی: بازبینی کد C++
• 96. آینده بازبینی کد با هوش مصنوعی
• 97. جمع‌بندی و نکات کلیدی
• 98. توصیه‌های نهایی برای توسعه‌دهندگان