دوره طراحی و ارزیابی عامل‌های کدنویس: از تئوری تا حل مسائل واقعی در گیت‌هاب همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ارزیابی عامل‌های کدنویس: از تئوری تا حل مسائل واقعی در گیت‌هاب

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: عامل‌های هوشمند در مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند
• 2. مبانی مهندسی نرم‌افزار و مدیریت کد
• 3. آشنایی با سیستم کنترل نسخه گیت (Git) و گیت‌هاب
• 4. مفاهیم پایه‌ای عامل‌های کدنویس و معماری آن‌ها
• 5. مروری بر رویکردهای موجود در عامل‌های کدنویس
• 6. معماری GitTaskBench: انگیزه‌ها و اهداف طراحی
• 7. شرح تفصیلی اجزای GitTaskBench
• 8. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌های کدنویس
• 9. مجموعه‌داده GitTaskBench: ساختار و محتوا
• 10. انواع وظایف قابل حل توسط عامل‌های کدنویس در GitTaskBench
• 11. توسعه یک عامل کدنویس ابتدایی: گام به گام
• 12. استفاده از APIهای گیت‌هاب برای عامل‌های کدنویس
• 13. تحلیل و درک کد: روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 14. تولید کد: روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 15. تست و اشکال‌زدایی خودکار: رویکردها و ابزارها
• 16. برنامه‌ریزی و اجرای وظایف پیچیده توسط عامل‌های کدنویس
• 17. مدیریت وابستگی‌ها و پیکربندی در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 18. استفاده از الگوهای طراحی در تولید کد توسط عامل‌ها
• 19. بهینه‌سازی کد تولید شده توسط عامل‌ها
• 20. ایجاد داکیومنتاسیون خودکار برای کد تولید شده
• 21. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در عامل‌های کدنویس
• 22. یادگیری تقلیدی و کاربرد آن در عامل‌های کدنویس
• 23. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در عامل‌های کدنویس
• 24. Prompt Engineering برای هدایت عامل‌های کدنویس
• 25. ارزیابی و مقایسه LLMهای مختلف برای کدنویسی
• 26. fine-tuning LLMها برای وظایف خاص کدنویسی
• 27. تولید تست کیس‌های خودکار با استفاده از LLMها
• 28. بهبود امنیت کد تولید شده توسط عامل‌ها با LLMها
• 29. استفاده از LLMها برای refactoring کد
• 30. تولید کامنت‌های خودکار برای کد با استفاده از LLMها
• 31. ادغام LLMها با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEs)
• 32. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LLMها در عامل‌های کدنویس
• 33. اخلاق و ملاحظات اجتماعی در توسعه عامل‌های کدنویس
• 34. امنیت سایبری و آسیب‌پذیری‌های عامل‌های کدنویس
• 35. قابلیت اطمینان و پایداری عامل‌های کدنویس
• 36. مقیاس‌پذیری عامل‌های کدنویس برای پروژه‌های بزرگ
• 37. مبانی DevOps و Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
• 38. ادغام عامل‌های کدنویس با فرآیندهای CI/CD
• 39. استفاده از Git Task Bench برای آموزش عامل‌های کدنویس
• 40. ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی برای آموزش عامل‌ها
• 41. ارزیابی و بهبود عملکرد عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی
• 42. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی برای عامل‌های کدنویس
• 43. یادگیری چند عامله (Multi-Agent Learning) در کدنویسی
• 44. کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation) در عامل‌های کدنویس
• 45. استفاده از گراف‌های دانش در عامل‌های کدنویس
• 46. بازنمایی دانش در عامل‌های کدنویس
• 47. استدلال و برنامه‌ریزی خودکار در عامل‌های کدنویس
• 48. حل مسائل پیچیده با استفاده از ترکیبی از رویکردها
• 49. استفاده از منطق و استدلال در عامل‌های کدنویس
• 50. استخراج دانش از مخازن کد موجود
• 51. شناسایی الگوها و بهترین روش‌ها در کد
• 52. تولید کد با کیفیت بالا بر اساس الگوهای شناخته شده
• 53. اجتناب از الگوهای بد و بوی کد (Code Smells)
• 54. معماری‌های میکروسرویس و عامل‌های کدنویس
• 55. توسعه API و ادغام سرویس‌ها با عامل‌ها
• 56. استفاده از کانتینرها و Docker در استقرار عامل‌ها
• 57. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری در محیط‌های ابری
• 58. مانیتورینگ و Logging عامل‌های کدنویس
• 59. بهبود عملکرد و عیب‌یابی عامل‌ها در محیط عملیاتی
• 60. استفاده از داده‌کاوی در مخازن کد
• 61. شناسایی روندهای توسعه و مشکلات احتمالی
• 62. پیش‌بینی تغییرات مورد نیاز در کد
• 63. بهبود فرآیندهای توسعه با استفاده از داده‌کاوی
• 64. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک الزامات پروژه
• 65. ترجمه الزامات به کد قابل اجرا
• 66. تولید کد بر اساس توضیحات غیررسمی
• 67. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر در عامل‌های کدنویس
• 68. بهبود دقت و سرعت عامل‌های کدنویس با ترانسفورمرها
• 69. استفاده از مکانیسم توجه (Attention) در عامل‌های کدنویس
• 70. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در عامل‌های کدنویس
• 71. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در عامل‌های کدنویس
• 72. معماری‌های hybrid برای عامل‌های کدنویس
• 73. ترکیب یادگیری عمیق و روش‌های سمبلیک
• 74. یادگیری فعال در عامل‌های کدنویس
• 75. استفاده از بازخورد انسانی برای بهبود عامل‌ها
• 76. توسعه رابط کاربری برای عامل‌های کدنویس
• 77. نمایش نتایج و تعامل با کاربر
• 78. ایجاد ابزارهای بصری‌سازی برای عامل‌های کدنویس
• 79. استفاده از واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در کدنویسی
• 80. همکاری انسان و عامل: رویکردها و چالش‌ها
• 81. توسعه ابزارهای همکاری برای انسان و عامل
• 82. مدیریت تعارض بین کد تولید شده توسط انسان و عامل
• 83. اعتبارسنجی و تأیید کد تولید شده توسط عامل
• 84. استفاده از بلاک‌چین در مدیریت کد و امنیت
• 85. توسعه برنامه‌های غیرمتمرکز (DApps) با عامل‌های کدنویس
• 86. امنیت و حریم خصوصی در بلاک‌چین و عامل‌ها
• 87. نقش عامل‌های کدنویس در آینده مهندسی نرم‌افزار
• 88. تحولات و نوآوری‌های آتی در زمینه عامل‌های کدنویس
• 89. چشم‌انداز آینده و فرصت‌های تحقیقاتی در این حوزه
• 90. کاربرد عامل‌های کدنویس در صنایع مختلف
• 91. مطالعات موردی: پروژه‌های موفق با عامل‌های کدنویس
• 92. چالش‌ها و موانع پیاده‌سازی عامل‌های کدنویس در صنعت
• 93. تجاری‌سازی عامل‌های کدنویس: مدل‌های کسب‌وکار
• 94. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی و کدنویسی
• 95. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در استفاده از عامل‌های کدنویس
• 96. آینده کار و تأثیر عامل‌های کدنویس بر مشاغل
• 97. بحث و تبادل نظر درباره‌ی یافته‌ها و آموخته‌ها
• 98. ارائه پروژه‌های نهایی و ارزیابی آن‌ها
• 99. بازخورد و جمع‌بندی دوره