کتاب تست هوشمند پایگاه داده با LLM: از کشف اوراکل تا شناسایی باگ‌های منطقی
, ,

کتاب تست هوشمند پایگاه داده با LLM: از کشف اوراکل تا شناسایی باگ‌های منطقی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000012922 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تست هوشمند پایگاه داده با LLM: از کشف اوراکل تا شناسایی باگ‌های منطقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: خودکارسازی تست نرم‌افزار با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی و مقدمات**
  • 2. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و چالش‌های تست
  • 3. نقش هوش مصنوعی در تحول مهندسی نرم‌افزار
  • 4. مروری بر تست نرم‌افزار: اصول و مفاهیم پایه
  • 5. انواع تست نرم‌افزار: از واحد تا یکپارچه‌سازی و سیستم
  • 6. آشنایی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS)
  • 7. معماری سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
  • 8. زبان SQL: دستورات اصلی و کاربردها
  • 9. انواع باگ‌ها در پایگاه داده: از خطای سینتکس تا باگ‌های منطقی
  • 10. چرا تست پایگاه داده پیچیده است؟
  • 11. معرفی دوره: اهداف، ساختار و پیش‌نیازها
  • 12. بخش دوم: مشکل اوراکل تست و راهکارهای سنتی**
  • 13. اوراکل تست (Test Oracle) چیست؟ مشکل اوراکل در تست نرم‌افزار
  • 14. انواع اوراکل‌های تست: از اوراکل‌های انسانی تا اوراکل‌های خودکار
  • 15. محدودیت‌های اوراکل‌های تست سنتی در پایگاه داده
  • 16. تست تفاضلی (Differential Testing) به عنوان یک اوراکل
  • 17. معرفی پایگاه‌داده‌های مرجع برای تست تفاضلی (مانند SQLite و PostgreSQL)
  • 18. تست دگردیسی (Metamorphic Testing) و تعریف روابط دگردیسی
  • 19. نمونه‌هایی از روابط دگردیسی در کوئری‌های SQL
  • 20. چالش‌های پیاده‌سازی تست تفاضلی و دگردیسی
  • 21. مروری بر ابزارهای خودکارسازی تست پایگاه داده موجود
  • 22. خلاصه چالش‌ها: نیاز به یک راهکار هوشمند
  • 23. بخش سوم: آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)**
  • 24. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): از GPT تا Llama
  • 25. معماری ترنسفورمرها به زبان ساده
  • 26. مفاهیم پایه در LLMها: توکن، امبدینگ و پنجره زمینه (Context Window)
  • 27. انواع LLMها و کاربردهای آن‌ها در مهندسی نرم‌افزار
  • 28. مفهوم Fine-Tuning و کاربرد آن
  • 29. آشنایی با APIهای مدل‌های زبانی بزرگ (مانند OpenAI API)
  • 30. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): هنر گفتگو با هوش مصنوعی
  • 31. تکنیک‌های پایه پرامپت‌نویسی: Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot
  • 32. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی: زنجیره افکار (Chain-of-Thought)
  • 33. محدودیت‌های LLMها: توهم (Hallucination) و سوگیری (Bias)
  • 34. بخش چهارم: چارچوب تست هوشمند پایگاه داده با LLM**
  • 35. معرفی چارچوب کلی: از تولید تست تا کشف باگ
  • 36. فاز اول: تولید خودکار موارد تست (Test Case Generation)
  • 37. استفاده از LLM برای تولید کوئری‌های SQL معتبر
  • 38. تولید کوئری‌های SQL پیچیده: JOIN, GROUP BY, Subqueries
  • 39. تکنیک‌های جهش (Mutation) کوئری‌های موجود با LLM
  • 40. تولید داده‌های تست (Test Data Generation) برای جداول
  • 41. فاز دوم: کشف خودکار اوراکل تست با LLM
  • 42. استفاده از LLM به عنوان اوراکل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Oracle)
  • 43. پرامپت‌نویسی برای پیش‌بینی خروجی کوئری‌ها
  • 44. تولید توضیحات زبان طبیعی از منطق کوئری به عنوان اوراکل
  • 45. کشف روابط دگردیسی (Metamorphic Relations) با استفاده از LLM
  • 46. فاز سوم: اجرا و مقایسه نتایج
  • 47. اتصال به پایگاه داده و اجرای کوئری‌های تولید شده
  • 48. استخراج نتایج واقعی از DBMS
  • 49. مقایسه خروجی واقعی با خروجی پیش‌بینی‌شده توسط اوراکل LLM
  • 50. روش‌های نرمال‌سازی و مقایسه نتایج (Result Comparison)
  • 51. فاز چهارم: شناسایی، دسته‌بندی و گزارش باگ
  • 52. شناسایی ناهماهنگی‌ها به عنوان باگ‌های بالقوه
  • 53. استفاده از LLM برای تحلیل و توضیح دلیل ناهماهنگی
  • 54. فیلتر کردن نتایج مثبت کاذب (False Positives)
  • 55. دسته‌بندی خودکار باگ‌ها: منطقی، عملکردی، کرش
  • 56. تولید خودکار گزارش باگ (Bug Report) با جزئیات کامل
  • 57. بخش پنجم: پیاده‌سازی عملی و مطالعات موردی**
  • 58. راه‌اندازی محیط توسعه: پایتون، کتابخانه‌ها و اتصال به پایگاه داده
  • 59. کار با کتابخانه‌هایی مانند LangChain و SQLAlchemy
  • 60. پروژه عملی ۱: تست یک پایگاه داده SQLite ساده
  • 61. گام به گام: تولید کوئری برای یک اسکیمای مشخص
  • 62. گام به گام: تولید اوراکل و اجرای تست
  • 63. گام به گام: تحلیل نتایج و شناسایی یک باگ منطقی ساده
  • 64. مطالعه موردی ۱: کشف باگ در توابع تجمعی (Aggregate Functions)
  • 65. مطالعه موردی ۲: کشف باگ در توابع پنجره‌ای (Window Functions)
  • 66. مطالعه موردی ۳: تست دستورات UPDATE و DELETE با اوراکل LLM
  • 67. مطالعه موردی ۴: بررسی باگ‌های مرتبط با مقادیر NULL
  • 68. تحلیل نتایج یک اجرای تست در مقیاس بزرگ
  • 69. چگونه پرامپت‌ها را برای پایگاه‌داده‌های مختلف بهینه کنیم؟
  • 70. مصورسازی نتایج و گزارش‌های تست
  • 71. بخش ششم: موضوعات پیشرفته و چالش‌ها**
  • 72. مقابله با توهم (Hallucination) در تولید اوراکل
  • 73. استفاده از تکنیک RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای افزایش دقت
  • 74. تطبیق چارچوب برای پایگاه‌های داده NoSQL
  • 75. بهینه‌سازی هزینه و سرعت فرآیند تست با LLM
  • 76. ارزیابی کیفیت اوراکل‌های تولید شده توسط LLM
  • 77. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت و نرخ کشف باگ
  • 78. مدیریت اسکیمای پایگاه داده در پرامپت‌ها
  • 79. چالش‌های امنیتی: تزریق پرامپت (Prompt Injection) در سیستم تست
  • 80. چگونه باگ‌های خود LLM را از باگ‌های DBMS تشخیص دهیم؟
  • 81. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف (GPT-4, Claude, Llama) در نقش اوراکل
  • 82. بخش هفتم: آینده و چشم‌انداز**
  • 83. تکامل تست نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد
  • 84. ادغام سیستم تست هوشمند با CI/CD
  • 85. کاربردهای فراتر از تست: تولید خودکار مستندات پایگاه داده
  • 86. استفاده از LLM برای بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • 87. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی برای تست نرم‌افزار
  • 88. تست خودکار خودِ سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 89. نقش مهندس تست در عصر هوش مصنوعی
  • 90. روندهای آینده در تحقیقات تست پایگاه داده
  • 91. جمع‌بندی نهایی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
  • 92. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تست کامل برای یک DBMS انتخابی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تست هوشمند پایگاه داده با LLM: از کشف اوراکل تا شناسایی باگ‌های منطقی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا