کتاب صوتی راهنمای هوشمندسازی کدنویسی با ابزارهای AI برای برنامه‌نویسان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای هوشمندسازی کدنویسی با ابزارهای AI برای برنامه‌نویسان

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
• 4. یادگیری ماشین و انواع آن
• 5. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. بینایی ماشین
• 8. کاربرد هوش مصنوعی در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 9. شناخت ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی
• 10. معرفی دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 11. قابلیت‌های اصلی دستیارهای کدنویسی
• 12. نصب و راه‌اندازی دستیارهای کدنویسی
• 13. پیکربندی دستیارهای کدنویسی
• 14. اولین گام‌ها با دستیار کدنویسی
• 15. تولید کد از طریق توصیف زبان طبیعی
• 16. تکمیل خودکار کد (Autocomplete)
• 17. پیشنهاد کد هوشمند
• 18. تولید تست‌های واحد (Unit Tests) با هوش مصنوعی
• 19. رفع اشکال (Debugging) با کمک هوش مصنوعی
• 20. شناسایی و پیشنهاد الگوهای کدنویسی بهینه
• 21. بازنویسی و بهینه‌سازی کد موجود
• 22. مستندسازی خودکار کد
• 23. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
• 24. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management) با هوش مصنوعی
• 25. امنیت کد و شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
• 26. توسعه نرم‌افزار چابک (Agile) و نقش هوش مصنوعی
• 27. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت پروژه نرم‌افزار
• 28. تحلیل نیازمندی‌ها با ابزارهای هوش مصنوعی
• 29. طراحی معماری نرم‌افزار با راهنمایی هوش مصنوعی
• 30. پیاده‌سازی ماژول‌های نرم‌افزاری
• 31. تست و تضمین کیفیت نرم‌افزار
• 32. استقرار (Deployment) و نگهداری نرم‌افزار
• 33. هوش مصنوعی در توسعه اپلیکیشن‌های موبایل
• 34. هوش مصنوعی در توسعه وب
• 35. هوش مصنوعی در توسعه بازی‌های کامپیوتری
• 36. کاربرد هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 37. هوش مصنوعی در علم داده و تحلیل داده
• 38. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 39. مبانی برنامه‌نویسی جاوااسکریپت برای هوش مصنوعی
• 40. مبانی برنامه‌نویسی C# برای هوش مصنوعی
• 41. مبانی برنامه‌نویسی جاوا برای هوش مصنوعی
• 42. مبانی برنامه‌نویسی C++ برای هوش مصنوعی
• 43. مبانی برنامه‌نویسی SQL برای کار با پایگاه داده
• 44. اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 45. مبانی NoSQL
• 46. کاربرد هوش مصنوعی در پایگاه داده
• 47. امنیت سایبری در توسعه نرم‌افزار
• 48. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 49. مقررات و استانداردهای امنیتی
• 50. مقدمه‌ای بر متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار
• 51. متدولوژی اسکرام (Scrum)
• 52. متدولوژی کانبان (Kanban)
• 53. مقایسه متدولوژی‌ها
• 54. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
• 55. سیستم‌های کنترل نسخه (Version Control Systems)
• 56. Git و GitHub/GitLab
• 57. اصول CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)
• 58. ابزارهای CI/CD
• 59. هوش مصنوعی در فرآیند CI/CD
• 60. اخلاق در هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار
• 61. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 62. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 63. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 64. آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 65. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 66. توسعه نرم‌افزارهای خودکار (Autonomous Software)
• 67. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار توسعه‌دهندگان
• 68. آموزش مداوم و توسعه مهارت‌ها
• 69. راهکارهای عملی برای ادغام هوش مصنوعی در تیم‌های توسعه
• 70. مدیریت تغییرات سازمانی
• 71. اندازه‌گیری بهره‌وری با استفاده از هوش مصنوعی
• 72. پروژه‌های نمونه و مطالعات موردی
• 73. ارزیابی ابزارهای هوش مصنوعی
• 74. انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای پروژه
• 75. نکات پیشرفته در استفاده از دستیارهای کدنویسی
• 76. تکنیک‌های Prompt Engineering برای نتایج بهتر
• 77. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 78. کاربرد هوش مصنوعی در تست نفوذ (Ethical Hacking)
• 79. مقررات مربوط به توسعه نرم‌افزار در ایران
• 80. قوانین حمایت از مالکیت فکری نرم‌افزار
• 81. ضوابط شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 82. ملاحظات شرعی در توسعه نرم‌افزار
• 83. فرهنگ سازمانی و پذیرش هوش مصنوعی
• 84. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
• 85. ارتباط مؤثر در تیم‌های توسعه
• 86. حل مسئله با رویکرد هوش مصنوعی
• 87. نوآوری در توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده