کتاب تولید و بهبود پیشنهادهای کد با مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تولید و بهبود پیشنهادهای کد با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار
  • 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. معماری ترنسفورمر در LLMs
  • 4. آموزش و بهینه‌سازی LLMs
  • 5. مجموعه داده‌ها برای آموزش LLMs
  • 6. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 7. تکنیک‌های توکنیزاسیون
  • 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
  • 9. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 10. ارزیابی عملکرد LLMs
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 12. تولید کد با LLMs
  • 13. مفهوم تکمیل کد (Code Completion)
  • 14. چالش‌های تکمیل کد
  • 15. انواع روش‌های تکمیل کد
  • 16. استفاده از LLMs برای تکمیل کد
  • 17. معماری مدل‌های پیشنهاد کد
  • 18. آموزش مدل‌های پیشنهاد کد
  • 19. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان‌های برنامه‌نویسی خاص
  • 20. بهبود دقت پیشنهادهای کد
  • 21. مدیریت خطاهای احتمالی در پیشنهادها
  • 22. ارائه پیشنهادهای چندخطی
  • 23. پیشنهاد کد بر اساس زمینه (Context)
  • 24. درک ساختار کد
  • 25. تحلیل نحوی (Parsing) کد
  • 26. تحلیل معنایی (Semantic Analysis) کد
  • 27. مدل‌های مبتنی بر گراف دانش
  • 28. استفاده از نمودارهای وابستگی کد
  • 29. ترکیب LLMs با روش‌های سنتی
  • 30. تکنیک‌های جستجو و رتبه‌بندی پیشنهادها
  • 31. پیدا کردن بهترین پیشنهاد کد
  • 32. نکات مهم در طراحی سیستم پیشنهاد کد
  • 33. رابط کاربری برای پیشنهادهای کد
  • 34. تجربه کاربری (UX) در ابزارهای کدنویسی
  • 35. ادغام با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
  • 36. تست و اعتبارسنجی پیشنهادهای کد
  • 37. ملاحظات امنیتی در پیشنهادهای کد
  • 38. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های پیشنهاد کد
  • 39. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
  • 40. تفسیرپذیری (Interpretability) پیشنهادهای کد
  • 41. مدل‌های زبانی برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
  • 42. پیشنهاد کد برای پایتون
  • 43. پیشنهاد کد برای جاوا اسکریپت
  • 44. پیشنهاد کد برای جاوا
  • 45. پیشنهاد کد برای C++
  • 46. پیشنهاد کد برای C#
  • 47. پیشنهاد کد برای Go
  • 48. پیشنهاد کد برای PHP
  • 49. پیشنهاد کد برای Ruby
  • 50. پیشنهاد کد برای Swift
  • 51. پیشنهاد کد برای Kotlin
  • 52. پیشنهاد کد برای SQL
  • 53. پیشنهاد کد برای HTML/CSS
  • 54. پیشنهاد کد برای Bash Scripting
  • 55. پیشنهاد کد برای TypeScript
  • 56. پیشنهاد کد برای R
  • 57. پیشنهاد کد برای MATLAB
  • 58. پیشنهاد کد برای Haskell
  • 59. پیشنهاد کد برای Scala
  • 60. پیشنهاد کد برای Rust
  • 61. پیشنهاد کد برای Lisp
  • 62. پیشنهاد کد برای Prolog
  • 63. پیشنهاد کد برای Fortran
  • 64. پیشنهاد کد برای COBOL
  • 65. پیشنهاد کد برای Ada
  • 66. پیشنهاد کد برای Pascal
  • 67. پیشنهاد کد برای Assembly
  • 68. پیشنهاد کد برای WebAssembly
  • 69. پیشنهاد کد برای زبان‌های دامنه خاص (DSL)
  • 70. تولید خودکار مستندات کد
  • 71. خلاصه‌سازی کد
  • 72. تولید تست‌های واحد (Unit Tests)
  • 73. یافتن باگ‌ها با LLMs
  • 74. اصلاح خودکار باگ‌ها
  • 75. مهاجرت کد بین زبان‌ها
  • 76. ترجمه کد بین زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 77. استفاده از LLMs در دیباگ کردن
  • 78. بهبود خوانایی کد
  • 79. بازسازی کد (Code Refactoring)
  • 80. بهینه‌سازی عملکرد کد
  • 81. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
  • 82. پیشنهاد ساختارهای داده و الگوریتم‌ها
  • 83. تولید کدهای نمونه (Boilerplate Code)
  • 84. کاربرد LLMs در یادگیری برنامه‌نویسی
  • 85. ایجاد محیط‌های آموزشی تعاملی
  • 86. شبیه‌سازی سناریوهای کدنویسی
  • 87. ارزیابی پروژه‌های دانشجویی
  • 88. پیشرفت‌های آینده در پیشنهادهای کد
  • 89. هوش مصنوعی مولد برای کد
  • 90. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
  • 91. یادگیری تقویتی عمیق در پیشنهاد کد
  • 92. کاربرد LLMs در توسعه DevOps
  • 93. اتوماسیون فرآیندهای CI/CD
  • 94. پیشنهادهای امنیتی در کد
  • 95. تشخیص آسیب‌پذیری‌های امنیتی
  • 96. ترکیب LLMs با ابزارهای تحلیل استاتیک
  • 97. توسعه ابزارهای کدنویسی هوشمند
  • 98. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی برای کد
  • 99. مسئولیت‌پذیری در قبال پیشنهادهای کد
  • 100. آینده شغل توسعه‌دهندگان 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.