دوره آموزشی دیباگ کردن با هوش مصنوعی مولد

دستیارهای هوش مصنوعی می‌توانند سرعت توسعه Python را به شکل چشمگیری افزایش دهند؛ اما زمانی واقعاً مفید هستند که بدانید چگونه آن‌ها را هدایت کنید و مهم‌تر از آن، خروجی‌شان را بررسی و اعتبارسنجی کنید. این دوره به شما نشان می‌دهد چگونه ابزارهای روزمره هوش مصنوعی را در کنار مهارت‌های عملی Python به کار بگیرید تا سریع‌تر کدنویسی کنید، بدون اینکه دقت، کیفیت یا امنیت برنامه‌ها را قربانی کنید.

در طول دوره، یاد می‌گیرید چگونه از AI برای عیب‌یابی خطاهای Python و تفسیر پیام‌های پیچیده یا نامفهوم استفاده کنید. سپس با کمک تکنیک Vectorization و کتابخانه‌هایی مانند NumPy و pandas، روش بهینه‌سازی کدهای کند و افزایش کارایی آن‌ها را بررسی می‌کنید. همچنین یاد می‌گیرید چگونه با کمک AI کدهای ناآشنا یا به‌ارث‌رسیده را تحلیل و توضیح دهید و درک بهتری از منطق و ساختار آن‌ها به دست آورید.

بخش مهم دیگری از دوره به امنیت کدهای تولیدشده با هوش مصنوعی اختصاص دارد. با روش انجام Security Review آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید آسیب‌پذیری‌هایی مانند Path Traversal را شناسایی کنید. در کنار این موارد، بررسی می‌کنید که چگونه AI ممکن است کدی بیش از حد پیچیده، غیرضروری، نادرست یا حتی ناامن تولید کند و چگونه می‌توان این مشکلات را قبل از استفاده در پروژه شناسایی کرد.

هدف دوره صرفاً استفاده از AI برای تولید سریع‌تر کد نیست؛ بلکه ایجاد یک Workflow قابل تکرار برای توسعه با کمک هوش مصنوعی است؛ روشی که در آن AI نقش یک دستیار توانمند را دارد و شما همچنان مسئول هدایت، بررسی، آزمایش و تأیید خروجی نهایی هستید. این دوره برای برنامه‌نویسان Python، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و افرادی مناسب است که می‌خواهند از AI برای افزایش بهره‌وری در توسعه Python استفاده کنند، بدون اینکه کنترل کیفیت و امنیت کد را از دست بدهند.

اهداف یادگیری
استفاده از AI Assistant برای عیب‌یابی خطاهای Python و تفسیر پیام‌های پیچیده
تبدیل خطاها و مشکلات کدنویسی به Promptهای مؤثر برای دریافت کمک دقیق‌تر از AI
بهینه‌سازی کدهای کند با استفاده از Vectorization و کتابخانه‌هایی مانند NumPy و pandas
تحلیل و توضیح کدهای ناآشنا، قدیمی یا به‌ارث‌رسیده با کمک هوش مصنوعی
بررسی ساختار و منطق کد برای درک بهتر عملکرد آن پیش از ایجاد تغییرات
انجام Security Review برای شناسایی آسیب‌پذیری‌هایی مانند Path Traversal
ارزیابی کدهای تولیدشده توسط AI از نظر دقت، کارایی و وجود کدهای غیرضروری
شناسایی خروجی‌های نادرست، بیش‌ازحد پیچیده یا ناامن تولیدشده توسط هوش مصنوعی
اعتبارسنجی و Sanity Check نتایج AI پیش از استفاده در برنامه واقعی
ایجاد یک Verification Workflow برای حفظ صحت، کارایی و امنیت کدهای Python با کمک AI