کتاب LLMs در DevOps: خودکارسازی و ارتقای چرخه توسعه
, ,

کتاب LLMs در DevOps: خودکارسازی و ارتقای چرخه توسعه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000108559 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره LLMs در DevOps: خودکارسازی و ارتقای چرخه توسعه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در برنامه‌نویسی و مهندسی نرم‌افزار

🎓 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. مبانی LLMs و کاربرد آن‌ها در DevOps
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 5. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. مقدمه‌ای بر DevOps و اصول آن
  • 7. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC) در DevOps
  • 8. ابزارهای کلیدی DevOps: CI/CD
  • 9. ابزارهای کلیدی DevOps: Orchestration و Containerization
  • 10. ابزارهای کلیدی DevOps: Monitoring و Logging
  • 11. نقش LLMs در اتوماسیون فرآیندهای DevOps
  • 12. استفاده از LLMs برای تولید کد خودکار
  • 13. بهبود کیفیت کد با LLMs: بازبینی و مستندسازی
  • 14. LLMs در تست نرم‌افزار: تولید سناریوهای تست
  • 15. LLMs در استقرار (Deployment): خودکارسازی و بهینه‌سازی
  • 16. مدیریت پیکربندی با LLMs
  • 17. امنیت در DevOps (DevSecOps) و نقش LLMs
  • 18. LLMs برای شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌های امنیتی
  • 19. مانیتورینگ و لاگینگ هوشمند با LLMs
  • 20. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی با کمک LLMs
  • 21. بهینه‌سازی زیرساخت با LLMs
  • 22. پیش‌بینی مشکلات و نگهداری پیشگیرانه با LLMs
  • 23. کاربرد LLMs در مدیریت دانش DevOps
  • 24. آموزش و راهنمایی خودکار برای تیم‌های DevOps با LLMs
  • 25. خودکارسازی ارتباطات و گزارش‌دهی با LLMs
  • 26. بهینه‌سازی فرآیندهای ارتباطی تیم با LLMs
  • 27. مدیریت نیازمندی‌ها و جمع‌آوری بازخورد با LLMs
  • 28. استفاده از LLMs در برنامه‌ریزی پروژه DevOps
  • 29. تحلیل داده‌های عملکردی با LLMs
  • 30. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت با LLMs
  • 31. مدیریت منابع و تخصیص آن‌ها با LLMs
  • 32. خودکارسازی وظایف تکراری در DevOps با LLMs
  • 33. کاربرد LLMs در پشتیبانی فنی و حل مشکلات کاربران
  • 34. بهبود تجربه توسعه‌دهنده (Developer Experience) با LLMs
  • 35. مقدمه‌ای بر مفاهیم هوش مصنوعی مولد در DevOps
  • 36. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs در DevOps
  • 37. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در استفاده از LLMs
  • 38. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی LLMs در DevOps
  • 39. آینده LLMs در DevOps: روندهای نوظهور
  • 40. مطالعات موردی موفق از LLMs در DevOps
  • 41. پلتفرم‌های LLM برای توسعه‌دهندگان DevOps
  • 42. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) و ادغام LLMs
  • 43. ابزارهای مانیتورینگ و تحلیل لاگ با LLMs
  • 44. خودکارسازی اسکریپت‌نویسی با LLMs
  • 45. تولید Dockerfile و Kubernetes Manifests با LLMs
  • 46. مدیریت نسخه‌بندی کد با LLMs
  • 47. تولید مستندات API با LLMs
  • 48. بهبود فرآیندهای Code Review با LLMs
  • 49. تست واحد و یکپارچه‌سازی خودکار با LLMs
  • 50. مدیریت وابستگی‌ها و پکیج‌ها با LLMs
  • 51. بهینه‌سازی زمان ساخت (Build Time) با LLMs
  • 52. استقرار خودکار به محیط‌های مختلف با LLMs
  • 53. مدیریت پایگاه داده در DevOps با LLMs
  • 54. خودکارسازی عملیات پایگاه داده با LLMs
  • 55. مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده با LLMs
  • 56. امنیت پایگاه داده با LLMs
  • 57. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده با LLMs
  • 58. مانیتورینگ و تحلیل ترافیک شبکه با LLMs
  • 59. امنیت شبکه با LLMs
  • 60. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) با LLMs
  • 61. خودکارسازی فرآیندهای احراز هویت و مجوزدهی
  • 62. بهبود فرآیندهای پشتیبانی مشتری با LLMs
  • 63. تحلیل بازخورد مشتری برای بهبود محصول
  • 64. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
  • 65. تولید محتوای آموزشی برای تیم‌ها با LLMs
  • 66. بهینه‌سازی فرآیندهای استقرار ابری (Cloud Deployment)
  • 67. مدیریت منابع ابری با LLMs
  • 68. امنیت در محیط‌های ابری با LLMs
  • 69. خودکارسازی پاسخ به حوادث امنیتی ابری
  • 70. تحلیل هزینه‌های ابری با LLMs
  • 71. بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
  • 72. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای DevOps
  • 73. طراحی پرامپت‌های مؤثر برای تولید کد
  • 74. طراحی پرامپت برای تولید سناریوهای تست
  • 75. طراحی پرامپت برای مستندسازی کد
  • 76. طراحی پرامپت برای تحلیل لاگ‌ها
  • 77. طراحی پرامپت برای مدیریت پیکربندی
  • 78. طراحی پرامپت برای امنیت و شناسایی آسیب‌پذیری
  • 79. طراحی پرامپت برای بهینه‌سازی زیرساخت
  • 80. طراحی پرامپت برای مدیریت خطا و اشکال‌زدایی
  • 81. طراحی پرامپت برای اتوماسیون ارتباطات
  • 82. طراحی پرامپت برای پشتیبانی فنی
  • 83. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری تقویتی در DevOps
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت خودکار سیستم‌ها
  • 86. ملاحظات پیاده‌سازی LLMs در محیط‌های سازمانی
  • 87. مراحل پیاده‌سازی موفق LLMs در DevOps
  • 88. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) از LLMs در DevOps
  • 89. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها برای استفاده از LLMs
  • 90. ساخت فرهنگ سازمانی حامی نوآوری با LLMs

📚 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 LLMs در DevOps: خودکارسازی و ارتقای چرخه توسعه”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا