کتاب نسل نوین نرم‌افزار: هوش مصنوعی مولد، عامل‌ها و معماری‌های نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نسل نوین نرم‌افزار: هوش مصنوعی مولد، عامل‌ها و معماری‌های نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در مهندسی نرم‌افزار
• 2. کاربرد هوش مصنوعی مولد در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 3. مدل‌های زبانی بزرگ و معماری‌های آن‌ها
• 4. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 5. آموزش مدل‌های مولد: مفاهیم و روش‌ها
• 6. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 8. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید کد
• 9. تولید خودکار تست‌های نرم‌افزاری با هوش مصنوعی
• 10. مستندسازی خودکار کد با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 11. بهینه‌سازی کد با کمک هوش مصنوعی مولد
• 12. اشکال‌زدایی (Debugging) کد با هوش مصنوعی مولد
• 13. هوش مصنوعی مولد در طراحی رابط کاربری (UI)
• 14. تولید رابط کاربری (UI) با استفاده از هوش مصنوعی
• 15. هوش مصنوعی مولد در طراحی تجربه کاربری (UX)
• 16. شخصی‌سازی تجربه کاربری با هوش مصنوعی مولد
• 17. عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents) در مهندسی نرم‌افزار
• 18. معماری عامل‌های هوشمند
• 19. ارتباط عامل‌ها با یکدیگر و محیط
• 20. مدیریت دانش در عامل‌های هوشمند
• 21. برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری در عامل‌های هوشمند
• 22. یادگیری در عامل‌های هوشمند
• 23. کاربرد عامل‌های هوشمند در اتوماسیون فرآیندها
• 24. عامل‌های هوشمند در مدیریت پروژه نرم‌افزاری
• 25. عامل‌های هوشمند در تست نرم‌افزار
• 26. عامل‌های هوشمند در نگهداری نرم‌افزار
• 27. معماری‌های کامپیوتر چندوجهی (MCP)
• 28. مبانی MCP و اجزای آن
• 29. نقش هوش مصنوعی مولد در MCP
• 30. طراحی سیستم‌های مبتنی بر MCP
• 31. پیاده‌سازی MCP در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 32. مزایای استفاده از MCP
• 33. چالش‌های پیاده‌سازی MCP
• 34. آینده توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی مولد و عامل‌ها
• 35. توسعه نرم‌افزار خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی
• 36. معماری‌های نرم‌افزاری نسل آینده
• 37. همکاری انسان و هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
• 38. امنیت در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی مولد و عامل‌ها
• 40. حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 41. تأثیر هوش مصنوعی بر نقش مهندس نرم‌افزار
• 42. مهارت‌های مورد نیاز مهندسان نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 44. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 45. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 46. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با هوش مصنوعی
• 47. شبیه‌سازی فرآیندهای مهندسی نرم‌افزار
• 48. تحلیل داده‌های مهندسی نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 49. پیش‌بینی خطاها در نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 50. شناسایی الگوهای کد با هوش مصنوعی
• 51. تولید کد بازنگری شده (Refactored Code)
• 52. مترجم‌های کد مبتنی بر هوش مصنوعی
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر برای توسعه‌دهندگان
• 54. هوش مصنوعی مولد در توسعه بازی‌های رایانه‌ای
• 55. کاربرد در آموزش برنامه‌نویسی
• 56. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 57. سیستم‌های مدیریت یادگیری هوشمند
• 58. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل با هوش مصنوعی
• 59. هوش مصنوعی در توسعه وب‌اپلیکیشن‌ها
• 60. امنیت سایبری و هوش مصنوعی مولد
• 61. شناسایی تهدیدات امنیتی با هوش مصنوعی
• 62. واکنش خودکار به حملات سایبری
• 63. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری با هوش مصنوعی
• 64. استانداردسازی فرآیندهای توسعه
• 65. تضمین کیفیت نرم‌افزار با هوش مصنوعی
• 66. تست خودکار پیشرفته
• 67. تحلیل پوشش تست با هوش مصنوعی
• 68. بهبود مستمر فرآیندهای توسعه
• 69. یادگیری ماشین در مهندسی نرم‌افزار
• 70. معماری‌های میکروسرویس و هوش مصنوعی
• 71. مدیریت کلان‌داده‌ها در توسعه نرم‌افزار
• 72. پردازش زبان طبیعی در مهندسی نرم‌افزار
• 73. استخراج اطلاعات از مستندات نرم‌افزاری
• 74. تولید خودکار نیازمندی‌های نرم‌افزاری
• 75. تحلیل نیازمندی‌ها با هوش مصنوعی
• 76. طراحی پایگاه داده با هوش مصنوعی
• 77. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 78. توسعه سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
• 79. معماری‌های نوین در توسعه نرم‌افزار
• 80. مفاهیم عامل‌های خودمختار (Autonomous Agents)
• 81. سیستم‌های عامل با قابلیت خود-بهینه‌سازی
• 82. هوش مصنوعی مولد و متا-برنامه‌نویسی
• 83. تولید زبان‌های برنامه‌نویسی جدید
• 84. تکامل خودکار کد
• 85. ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار مهندسی نرم‌افزار
• 86. کارآفرینی در حوزه هوش مصنوعی مولد
• 87. پروژه‌های عملی و موردی (Case Studies)
• 88. مطالعه موردی: هوش مصنوعی مولد در استارتاپ‌ها
• 89. مطالعه موردی: عامل‌های هوشمند در سازمان‌های بزرگ
• 90. ملاحظات قانونی و حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 91. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
• 92. آینده پژوهی در توسعه نرم‌افزار
• 93. پیش‌بینی روندهای آتی در مهندسی نرم‌افزار
• 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده