, ,

کتاب تسریع فرآیند کدنویسی با ابزارهای هوش مصنوعی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع فرآیند کدنویسی با ابزارهای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحول در کدنویسی
  • 2. فصل اول: هوش مصنوعی چیست؟ تعاریف و مفاهیم پایه
  • 3. فصل دوم: تاریخچه هوش مصنوعی و سیر تحول آن
  • 4. فصل سوم: انواع هوش مصنوعی: محدود، عمومی و فوق هوشمند
  • 5. فصل چهارم: یادگیری ماشین: اساس هوش مصنوعی مدرن
  • 6. فصل پنجم: یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 7. فصل ششم: شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 8. فصل هفتم: پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 9. فصل هشتم: بینایی ماشین و درک تصاویر توسط کامپیوتر
  • 10. فصل نهم: رباتیک و هوش مصنوعی در دنیای فیزیکی
  • 11. فصل دهم: اخلاق در هوش مصنوعی: چالش‌ها و ملاحظات
  • 12. فصل یازدهم: هوش مصنوعی و آینده شغل‌ها: فرصت‌ها و تهدیدها
  • 13. فصل دوازدهم: آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار
  • 14. فصل سیزدهم: نقش هوش مصنوعی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 15. فصل چهاردهم: هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی و تحلیل نیازمندی‌ها
  • 16. فصل پانزدهم: هوش مصنوعی در طراحی معماری نرم‌افزار
  • 17. فصل شانزدهم: تولید کد خودکار با استفاده از هوش مصنوعی
  • 18. فصل هفدهم: ابزارهای هوش مصنوعی برای تکمیل خودکار کد (Code Completion)
  • 19. فصل هجدهم: استفاده از هوش مصنوعی برای بازسازی و بهینه‌سازی کد
  • 20. فصل نوزدهم: هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار: تولید تست کیس و اجرای خودکار
  • 21. فصل بیستم: هوش مصنوعی در اشکال‌زدایی (Debugging) کد
  • 22. فصل بیست و یکم: هوش مصنوعی در مدیریت و استقرار نرم‌افزار (DevOps)
  • 23. فصل بیست و دوم: هوش مصنوعی در مستندسازی کد
  • 24. فصل بیست و سوم: تأثیر هوش مصنوعی بر زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 25. فصل بیست و چهارم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان Python
  • 26. فصل بیست و پنجم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان JavaScript
  • 27. فصل بیست و ششم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان Java
  • 28. فصل بیست و هفتم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان C#
  • 29. فصل بیست و هشتم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان C++
  • 30. فصل بیست و نهم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان Go
  • 31. فصل سی‌ام: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان Ruby
  • 32. فصل سی و یکم: ابزارهای هوش مصنوعی برای زبان PHP
  • 33. فصل سی و دوم: هوش مصنوعی در توسعه وب: فرانت‌اند
  • 34. فصل سی و سوم: هوش مصنوعی در توسعه وب: بک‌اند
  • 35. فصل سی و چهارم: هوش مصنوعی در توسعه موبایل (Android)
  • 36. فصل سی و پنجم: هوش مصنوعی در توسعه موبایل (iOS)
  • 37. فصل سی و ششم: هوش مصنوعی در توسعه بازی‌های کامپیوتری
  • 38. فصل سی و هفتم: هوش مصنوعی در علم داده و تحلیل Big Data
  • 39. فصل سی و هشتم: هوش مصنوعی در یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 40. فصل سی و نهم: هوش مصنوعی در پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر
  • 41. فصل چهلم: هوش مصنوعی در پردازش گفتار و صدا
  • 42. فصل چهل و یکم: هوش مصنوعی در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 43. فصل چهل و دوم: هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
  • 44. فصل چهل و سوم: هوش مصنوعی در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
  • 45. فصل چهل و چهارم: هوش مصنوعی در امنیت سایبری
  • 46. فصل چهل و پنجم: هوش مصنوعی در بلاکچین و رمزارزها (با رعایت مقررات)
  • 47. فصل چهل و ششم: هوش مصنوعی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 48. فصل چهل و هفتم: هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری الکترونیکی
  • 49. فصل چهل و هشتم: هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری (بدون ربا)
  • 50. فصل چهل و نهم: هوش مصنوعی در مدیریت پروژه
  • 51. فصل پنجاهم: هوش مصنوعی در بهبود بهره‌وری فردی برنامه‌نویسان
  • 52. فصل پنجاه و یکم: معرفی دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند GitHub Copilot)
  • 53. فصل پنجاه و دوم: نحوه استفاده مؤثر از GitHub Copilot
  • 54. فصل پنجاه و سوم: معرفی ابزارهای مشابه Copilot
  • 55. فصل پنجاه و چهارم: چالش‌های استفاده از ابزارهای خودکار کدنویسی
  • 56. فصل پنجاه و پنجم: اخلاق حرفه‌ای در استفاده از هوش مصنوعی در کدنویسی
  • 57. فصل پنجاه و ششم: امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از ابزارهای AI
  • 58. فصل پنجاه و هفتم: ارزیابی دقت و قابلیت اطمینان کدهای تولید شده توسط AI
  • 59. فصل پنجاه و هشتم: سفارشی‌سازی و تنظیم ابزارهای هوش مصنوعی برای نیازهای خاص
  • 60. فصل پنجاه و نهم: آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
  • 61. فصل شصتم: تاثیر هوش مصنوعی بر نقش و مهارت‌های توسعه‌دهندگان
  • 62. فصل شصت و یکم: هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و کاربردهای آن در کدنویسی
  • 63. فصل شصت و دوم: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نقش آن‌ها در توسعه نرم‌افزار
  • 64. فصل شصت و سوم: آموزش مدل‌های زبانی برای وظایف خاص کدنویسی
  • 65. فصل شصت و چهارم: تکنیک‌های Prompt Engineering برای دریافت بهترین خروجی از AI
  • 66. فصل شصت و پنجم: ارزیابی کیفیت و خلاقیت کدهای تولید شده توسط LLMs
  • 67. فصل شصت و ششم: کاربرد هوش مصنوعی در نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
  • 68. فصل شصت و هفتم: کاربرد هوش مصنوعی در نوشتن تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Tests)
  • 69. فصل شصت و هشتم: خودکارسازی فرآیند ریفکتورینگ کد با هوش مصنوعی
  • 70. فصل شصت و نهم: استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای پیچیده در کد
  • 71. فصل هفتادم: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization) کد
  • 72. فصل هفتاد و یکم: ابزارهای AI برای تحلیل استاتیک کد و یافتن خطاها
  • 73. فصل هفتاد و دوم: هوش مصنوعی در مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
  • 74. فصل هفتاد و سوم: کاربرد هوش مصنوعی در مستندسازی خودکار API ها
  • 75. فصل هفتاد و چهارم: هوش مصنوعی در توسعه Low-Code/No-Code
  • 76. فصل هفتاد و پنجم: هوش مصنوعی در طراحی رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)
  • 77. فصل هفتاد و ششم: ابزارهای AI برای تولید طرح‌های اولیه (Wireframes) و ماکاپ‌ها (Mockups)
  • 78. فصل هفتاد و هفتم: هوش مصنوعی در تست A/B و بهینه‌سازی رابط کاربری
  • 79. فصل هفتاد و هشتم: هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکار (BPA)
  • 80. فصل هفتاد و نهم: هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزارهای سازمانی
  • 81. فصل هشتادم: هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کاربران و رفتار آن‌ها
  • 82. فصل هشتاد و یکم: هوش مصنوعی در پیش‌بینی روند بازار و نیازهای مشتری
  • 83. فصل هشتاد و دوم: هوش مصنوعی در سفارشی‌سازی تجربه کاربری
  • 84. فصل هشتاد و سوم: ابزارهای AI برای تحلیل و درک نیازمندی‌های پروژه
  • 85. فصل هشتاد و چهارم: هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی منابع پروژه (PRM)
  • 86. فصل هشتاد و پنجم: هوش مصنوعی در مدیریت ریسک پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 87. فصل هشتاد و ششم: هوش مصنوعی در ارزیابی و انتخاب فناوری‌های مناسب
  • 88. فصل هشتاد و هفتم: هوش مصنوعی در ایجاد کدهای تمیز و قابل نگهداری
  • 89. فصل هشتاد و هشتم: یادگیری مداوم و به‌روزرسانی مهارت‌ها در عصر هوش مصنوعی
  • 90. فصل هشتاد و نهم: آینده شغلی توسعه‌دهندگان با در نظر گرفتن هوش مصنوعی
  • 91. فصل نودم: چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های سنتی
  • 92. فصل نود و یکم: فرهنگ‌سازی سازمانی برای پذیرش ابزارهای هوش مصنوعی
  • 93. فصل نود و دوم: سرمایه‌گذاری در آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
  • 94. فصل نود و سوم: ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 95. فصل نود و چهارم: هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزارهای سبک و کارآمد
  • 96. فصل نود و پنجم: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU, Memory)
  • 97. فصل نود و ششم: هوش مصنوعی در کاهش پیچیدگی‌های فنی
  • 98. فصل نود و هفتم: استراتژی‌های موفق برای ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای توسعه
  • 99. فصل نود و هشتم: درس‌های آموخته شده از پیاده‌سازی‌های موفق هوش مصنوعی
  • 100. فصل نود و نهم: چشم‌انداز آینده: همکاری انسان و هوش مصنوعی در خلق نرم‌افزار

📚 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 تسریع فرآیند کدنویسی با ابزارهای هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا