دوره آموزشی مبانی مهندسی بومی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال تغییر بنیادین روش توسعه نرم‌افزار است. دیگر تنها نوشتن کد سریع‌تر هدف اصلی نیست؛ بلکه توسعه‌دهندگان باید یاد بگیرند چگونه با هوش مصنوعی همکاری کنند، خروجی‌های تولیدشده توسط AI را مدیریت کنند و فرآیندهای مهندسی نرم‌افزار خود را بهینه‌سازی نمایند.
در این دوره، با مفاهیم پایه AI-Native Engineering آشنا می‌شوید؛ رویکردی که در آن هوش مصنوعی به‌عنوان یک همکار مهندسی در تمام مراحل توسعه نرم‌افزار، از طراحی و پیاده‌سازی تا بررسی و بهبود کد، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
در ابتدای دوره، مفهوم ذهنیت بومی هوش مصنوعی (AI-Native Mindset) معرفی می‌شود و یاد می‌گیرید تفاوت میان استفاده سطحی از AI برای تولید سریع کد (Casual AI Coding) و استفاده حرفه‌ای، ساختاریافته و مهندسی‌شده از هوش مصنوعی را تشخیص دهید.
سپس با ابزارهای مختلف توسعه مبتنی بر AI آشنا می‌شوید؛ از جمله IDEهای تقویت‌شده با هوش مصنوعی (AI-Enhanced IDEs)، ابزارهای خط فرمان مبتنی بر AI (AI CLI Tools) و عامل‌های هوشمند ابری (Cloud Agents) که می‌توانند فرآیند کدنویسی، آزمایش، اشکال‌زدایی و مدیریت پروژه را بهبود دهند.
یکی از موضوعات کلیدی دوره، مفهوم مشکل ۷۰ درصد (The 70% Problem) است؛ چالشی که در آن هوش مصنوعی معمولاً می‌تواند بخش زیادی از یک راه‌حل را تولید کند، اما تکمیل، اصلاح، اعتبارسنجی و رساندن آن به سطح تولیدی نیازمند مهارت‌های انسانی و اصول مهندسی است.
در ادامه، اصول همکاری انسان و هوش مصنوعی (Human-AI Collaboration) بررسی می‌شود و یاد می‌گیرید چگونه استانداردهای کیفیت، فرآیندهای بازبینی و روش‌های کنترل خروجی AI را طراحی کنید تا کدهای تولیدشده قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری باشند.
همچنین با مفاهیم مهم مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) و مهندسی زمینه (Context Engineering) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه اطلاعات مناسب را در اختیار مدل‌های هوش مصنوعی قرار دهید تا خروجی‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تری دریافت کنید.
در طول دوره، تمرین‌های تعاملی مبتنی بر سناریوهای واقعی توسعه نرم‌افزار ارائه می‌شود تا بتوانید مهارت‌های خود را در شرایط مشابه محیط کاری تمرین کنید.
در پایان دوره، قادر خواهید بود از ابزارهای هوش مصنوعی به‌صورت حرفه‌ای در فرآیند توسعه نرم‌افزار استفاده کنید، کدهای تولیدشده توسط AI را ارزیابی و بهبود دهید و نقش خود را از یک تولیدکننده کد به یک مهندس هدایت‌کننده سیستم‌های هوشمند توسعه نرم‌افزار ارتقا دهید.
این دوره برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان ارشد، Tech Leadها، معماران نرم‌افزار، مهندسان DevOps و تمامی افرادی که می‌خواهند از AI برای افزایش بهره‌وری و کیفیت توسعه نرم‌افزار استفاده کنند مناسب است.

🎯 اهداف یادگیری
درک اصول مهندسی بومی هوش مصنوعی (AI-Native Engineering) و تأثیر آن بر توسعه نرم‌افزار
ایجاد ذهنیت AI-Native برای استفاده مؤثرتر از ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی
تشخیص تفاوت میان کدنویسی سریع با AI و توسعه مهندسی‌شده مبتنی بر AI
استفاده از IDEهای مجهز به هوش مصنوعی، ابزارهای خط فرمان AI و Cloud Agentها در فرآیند توسعه
درک مفهوم مشکل ۷۰ درصد و شناسایی چالش‌های تکمیل و بهبود کدهای تولیدشده توسط AI
به‌کارگیری الگوهای اصلی گردش‌کار برای همکاری مؤثر میان انسان و هوش مصنوعی
اجرای تمرین‌های عملی برای ساخت، بررسی و بهبود راهکارهای مبتنی بر AI
طراحی استانداردهای کیفیت از ابتدای فرآیند توسعه برای ایجاد خروجی‌های پایدار و مقیاس‌پذیر
استفاده از Prompt Engineering و Context Engineering برای دریافت خروجی‌های دقیق‌تر از مدل‌های AI
مدیریت، ارزیابی و بهبود کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی با رویکرد حرفه‌ای مهندسی نرم‌افزار