دوره اشکال‌یابی هوشمند با LLMها: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای مکان‌یابی خطا در کد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اشکال‌یابی هوشمند با LLMها: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای مکان‌یابی خطا در کد

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای اشکال‌زدایی خودکار کد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در مهندسی نرم‌افزار
• 2. مقدمه‌ای بر اشکال‌زدایی و مکان‌یابی خطا
• 3. چالش‌های سنتی در مکان‌یابی خطا
• 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 5. معماری ترنسفورمر در LLMها
• 6. انواع LLMها و کاربردهایشان
• 7. LLMها در حوزه مهندسی نرم‌افزار
• 8. مقدمه‌ای بر مکان‌یابی خطا با استفاده از LLMها
• 9. مقاله Large Language Models for Fault Localization: An Empirical Study
• 10. اهداف مقاله الهام‌بخش
• 11. روش‌شناسی کلی در مقاله
• 12. مجموعه داده‌ها و پیکربندی آزمایش در مقاله
• 13. معیارهای ارزیابی در مقاله
• 14. نتایج اولیه در مقاله
• 15. تحلیل نتایج در مقاله
• 16. نکات کلیدی و یافته‌های مهم مقاله
• 17. محدودیت‌های مطالعه در مقاله
• 18. پیشنهادات برای تحقیقات آینده بر اساس مقاله
• 19. مفاهیم پایه در مکان‌یابی خطا (Fault Localization)
• 20. انواع خطاها در کد نرم‌افزاری
• 21. نمایش کد برای LLMها
• 22. مراحل مکان‌یابی خطا با LLMها
• 23. پیش‌پردازش کد برای LLMها
• 24. نمایش کد به صورت توکن (Tokenization)
• 25. بازنمایی‌های مختلف کد (Abstract Syntax Trees, Control Flow Graphs)
• 26. استفاده از LLMها برای درک معنایی کد
• 27. مدل‌سازی نمایش کد برای LLMها
• 28. آموزش LLMها بر روی داده‌های کد
• 29. مجموعه داده‌های عمومی برای مکان‌یابی خطا (مانند Defects4J)
• 30. چالش‌های تهیه مجموعه داده‌های با کیفیت
• 31. داده‌های لازم برای آموزش و ارزیابی
• 32. معرفی LLMهای پرکاربرد در حوزه کد
• 33. GPT-3 و مشتقات آن
• 34. BERT و مشتقات آن
• 35. CodeBERT
• 36. PLBART
• 37. RoBERTa
• 38. ترکیب LLMها با تکنیک‌های سنتی مکان‌یابی خطا
• 39. استفاده از LLMها به عنوان مدل پیش‌بینی خطا
• 40. استفاده از LLMها برای تولید توضیحات خطا
• 41. استفاده از LLMها برای ارزیابی کیفیت کد
• 42. استفاده از LLMها برای پیشنهاد اصلاحات کد
• 43. مدل‌سازی مسئله مکان‌یابی خطا به عنوان یک وظیفه طبقه‌بندی
• 44. مدل‌سازی مسئله مکان‌یابی خطا به عنوان یک وظیفه رتبه‌بندی
• 45. مدل‌سازی مسئله مکان‌یابی خطا به عنوان یک وظیفه تولید (Generation)
• 46. ارزیابی دقت LLMها در مکان‌یابی خطا
• 47. شاخص‌های ارزیابی (Hit Rate, MRR, Precision@k)
• 48. تجزیه و تحلیل خطای LLMها
• 49. تأثیر اندازه مدل بر عملکرد
• 50. تأثیر داده‌های آموزشی بر عملکرد
• 51. تأثیر پیش‌پردازش کد بر عملکرد
• 52. تأثیر نمایه‌سازی کد بر عملکرد
• 53. تأثیر الگوریتم‌های بهینه‌سازی بر عملکرد
• 54. مقایسه LLMها با روش‌های سنتی مکان‌یابی خطا
• 55. مزایای LLMها نسبت به روش‌های سنتی
• 56. معایب LLMها نسبت به روش‌های سنتی
• 57. تحقیقات پیشین در زمینه LLMها برای مکان‌یابی خطا
• 58. پژوهش‌های مرتبط با LLMها و تحلیل کد
• 59. پژوهش‌های مرتبط با LLMها و اشکال‌زدایی
• 60. کاربردهای عملی LLMها در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
• 61. توسعه ابزارهای اشکال‌زدایی مبتنی بر LLM
• 62. استقرار LLMها در محیط‌های واقعی توسعه
• 63. چالش‌های عملی استقرار LLMها
• 64. مقیاس‌پذیری LLMها در پروژه‌های بزرگ
• 65. هزینه محاسباتی LLMها
• 66. تفسیرپذیری (Interpretability) نتایج LLMها
• 67. تأثیر LLMها بر بهره‌وری توسعه‌دهندگان
• 68. آموزش LLMها برای وظایف خاص مکان‌یابی خطا
• 69. Fine-tuning LLMها بر روی داده‌های اختصاصی
• 70. Prompt Engineering برای مکان‌یابی خطا
• 71. استراتژی‌های Prompting مؤثر
• 72. طراحی Prompts برای گزارش خطا
• 73. طراحی Prompts برای نمایش کاندیداهای خطا
• 74. طراحی Prompts برای توضیحات خطا
• 75. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش LLMها
• 76. استفاده از LLMها برای تولید نمونه‌های خطا
• 77. استفاده از LLMها برای تولید کدهای دارای خطا
• 78. بهینه‌سازی LLMها برای مکان‌یابی خطا
• 79. تکنیک‌های Quantization برای LLMها
• 80. تکنیک‌های Pruning برای LLMها
• 81. استفاده از Knowledge Distillation
• 82. بهینه‌سازی معماری LLMها
• 83. ادغام LLMها با روش‌های آماری
• 84. ادغام LLMها با روش‌های مبتنی بر گراف
• 85. ادغام LLMها با روش‌های مبتنی بر تحلیل ایستا
• 86. ادغام LLMها با روش‌های مبتنی بر تحلیل پویا
• 87. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMها برای اشکال‌زدایی
• 88. تعصب (Bias) در LLMها
• 89. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای LLMها
• 90. تأثیر LLMها بر نقش توسعه‌دهندگان
• 91. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم اشکال‌یابی مبتنی بر LLM
• 92. انتخاب LLM مناسب
• 93. آماده‌سازی داده‌ها
• 94. آموزش و Fine-tuning مدل
• 95. ارزیابی و تحلیل نتایج
• 96. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
• 97. آینده LLMها در مکان‌یابی خطا
• 98. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
• 99. کاربردهای نوظهور LLMها در مهندسی نرم‌افزار
• 100. نقش LLMها در توسعه نرم‌افزارهای امن