, ,

کتاب طراحی و ارزیابی عامل‌های کدنویس: از تئوری تا حل مسائل واقعی در گیت‌هاب

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 طراحی و ارزیابی عامل‌های کدنویس: از تئوری تا حل مسائل واقعی در گیت‌هاب

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: عامل‌های هوشمند در مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
  • 2. مبانی مهندسی نرم‌افزار و مدیریت کد
  • 3. آشنایی با سیستم کنترل نسخه گیت (Git) و گیت‌هاب
  • 4. مفاهیم پایه‌ای عامل‌های کدنویس و معماری آن‌ها
  • 5. مروری بر رویکردهای موجود در عامل‌های کدنویس
  • 6. معماری GitTaskBench: انگیزه‌ها و اهداف طراحی
  • 7. شرح تفصیلی اجزای GitTaskBench
  • 8. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌های کدنویس
  • 9. مجموعه‌داده GitTaskBench: ساختار و محتوا
  • 10. انواع وظایف قابل حل توسط عامل‌های کدنویس در GitTaskBench
  • 11. توسعه یک عامل کدنویس ابتدایی: گام به گام
  • 12. استفاده از APIهای گیت‌هاب برای عامل‌های کدنویس
  • 13. تحلیل و درک کد: روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 14. تولید کد: روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 15. تست و اشکال‌زدایی خودکار: رویکردها و ابزارها
  • 16. برنامه‌ریزی و اجرای وظایف پیچیده توسط عامل‌های کدنویس
  • 17. مدیریت وابستگی‌ها و پیکربندی در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 18. استفاده از الگوهای طراحی در تولید کد توسط عامل‌ها
  • 19. بهینه‌سازی کد تولید شده توسط عامل‌ها
  • 20. ایجاد داکیومنتاسیون خودکار برای کد تولید شده
  • 21. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در عامل‌های کدنویس
  • 22. یادگیری تقلیدی و کاربرد آن در عامل‌های کدنویس
  • 23. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در عامل‌های کدنویس
  • 24. Prompt Engineering برای هدایت عامل‌های کدنویس
  • 25. ارزیابی و مقایسه LLMهای مختلف برای کدنویسی
  • 26. fine-tuning LLMها برای وظایف خاص کدنویسی
  • 27. تولید تست کیس‌های خودکار با استفاده از LLMها
  • 28. بهبود امنیت کد تولید شده توسط عامل‌ها با LLMها
  • 29. استفاده از LLMها برای refactoring کد
  • 30. تولید کامنت‌های خودکار برای کد با استفاده از LLMها
  • 31. ادغام LLMها با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEs)
  • 32. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LLMها در عامل‌های کدنویس
  • 33. اخلاق و ملاحظات اجتماعی در توسعه عامل‌های کدنویس
  • 34. امنیت سایبری و آسیب‌پذیری‌های عامل‌های کدنویس
  • 35. قابلیت اطمینان و پایداری عامل‌های کدنویس
  • 36. مقیاس‌پذیری عامل‌های کدنویس برای پروژه‌های بزرگ
  • 37. مبانی DevOps و Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
  • 38. ادغام عامل‌های کدنویس با فرآیندهای CI/CD
  • 39. استفاده از Git Task Bench برای آموزش عامل‌های کدنویس
  • 40. ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی برای آموزش عامل‌ها
  • 41. ارزیابی و بهبود عملکرد عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 42. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی برای عامل‌های کدنویس
  • 43. یادگیری چند عامله (Multi-Agent Learning) در کدنویسی
  • 44. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation) در عامل‌های کدنویس
  • 45. استفاده از گراف‌های دانش در عامل‌های کدنویس
  • 46. بازنمایی دانش در عامل‌های کدنویس
  • 47. استدلال و برنامه‌ریزی خودکار در عامل‌های کدنویس
  • 48. حل مسائل پیچیده با استفاده از ترکیبی از رویکردها
  • 49. استفاده از منطق و استدلال در عامل‌های کدنویس
  • 50. استخراج دانش از مخازن کد موجود
  • 51. شناسایی الگوها و بهترین روش‌ها در کد
  • 52. تولید کد با کیفیت بالا بر اساس الگوهای شناخته شده
  • 53. اجتناب از الگوهای بد و بوی کد (Code Smells)
  • 54. معماری‌های میکروسرویس و عامل‌های کدنویس
  • 55. توسعه API و ادغام سرویس‌ها با عامل‌ها
  • 56. استفاده از کانتینرها و Docker در استقرار عامل‌ها
  • 57. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری در محیط‌های ابری
  • 58. مانیتورینگ و Logging عامل‌های کدنویس
  • 59. بهبود عملکرد و عیب‌یابی عامل‌ها در محیط عملیاتی
  • 60. استفاده از داده‌کاوی در مخازن کد
  • 61. شناسایی روندهای توسعه و مشکلات احتمالی
  • 62. پیش‌بینی تغییرات مورد نیاز در کد
  • 63. بهبود فرآیندهای توسعه با استفاده از داده‌کاوی
  • 64. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک الزامات پروژه
  • 65. ترجمه الزامات به کد قابل اجرا
  • 66. تولید کد بر اساس توضیحات غیررسمی
  • 67. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر در عامل‌های کدنویس
  • 68. بهبود دقت و سرعت عامل‌های کدنویس با ترانسفورمرها
  • 69. استفاده از مکانیسم توجه (Attention) در عامل‌های کدنویس
  • 70. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در عامل‌های کدنویس
  • 71. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در عامل‌های کدنویس
  • 72. معماری‌های hybrid برای عامل‌های کدنویس
  • 73. ترکیب یادگیری عمیق و روش‌های سمبلیک
  • 74. یادگیری فعال در عامل‌های کدنویس
  • 75. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود عامل‌ها
  • 76. توسعه رابط کاربری برای عامل‌های کدنویس
  • 77. نمایش نتایج و تعامل با کاربر
  • 78. ایجاد ابزارهای بصری‌سازی برای عامل‌های کدنویس
  • 79. استفاده از واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در کدنویسی
  • 80. همکاری انسان و عامل: رویکردها و چالش‌ها
  • 81. توسعه ابزارهای همکاری برای انسان و عامل
  • 82. مدیریت تعارض بین کد تولید شده توسط انسان و عامل
  • 83. اعتبارسنجی و تأیید کد تولید شده توسط عامل
  • 84. استفاده از بلاک‌چین در مدیریت کد و امنیت
  • 85. توسعه برنامه‌های غیرمتمرکز (DApps) با عامل‌های کدنویس
  • 86. امنیت و حریم خصوصی در بلاک‌چین و عامل‌ها
  • 87. نقش عامل‌های کدنویس در آینده مهندسی نرم‌افزار
  • 88. تحولات و نوآوری‌های آتی در زمینه عامل‌های کدنویس
  • 89. چشم‌انداز آینده و فرصت‌های تحقیقاتی در این حوزه
  • 90. کاربرد عامل‌های کدنویس در صنایع مختلف
  • 91. مطالعات موردی: پروژه‌های موفق با عامل‌های کدنویس
  • 92. چالش‌ها و موانع پیاده‌سازی عامل‌های کدنویس در صنعت
  • 93. تجاری‌سازی عامل‌های کدنویس: مدل‌های کسب‌وکار
  • 94. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی و کدنویسی
  • 95. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در استفاده از عامل‌های کدنویس
  • 96. آینده کار و تأثیر عامل‌های کدنویس بر مشاغل
  • 97. بحث و تبادل نظر درباره‌ی یافته‌ها و آموخته‌ها
  • 98. ارائه پروژه‌های نهایی و ارزیابی آن‌ها
  • 99. بازخورد و جمع‌بندی دوره

📚 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 طراحی و ارزیابی عامل‌های کدنویس: از تئوری تا حل مسائل واقعی در گیت‌هاب”

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

پیمایش به بالا