نحوه برگزاری دوره: آنلاین
دوره آنلاین از Prompt تا Production
مهندسی نرمافزار در عصر هوش مصنوعی
فراتر از وایب کدینگ؛ استفاده حرفهای و قابل اعتماد از GenAI در توسعه نرمافزار
اطلاعات دوره
معرفی دوره
دوره «از Prompt تا Production؛ مهندسی نرمافزار در عصر هوش مصنوعی» یک آموزش تخصصی و کاربردی برای توسعهدهندگان نرمافزار است که میخواهند از ابزارها و مدلهای هوشمند بهصورت حرفهای، کنترلشده و قابل اعتماد در فرآیند توسعه استفاده کنند. در این دوره، شرکتکنندگان با اصول طراحی پرامپتهای حرفهای، تولید و بازبینی کد، استفاده از RAG و دانش سازمانی، ارزیابی و اعتبارسنجی خروجیها، طراحی Agentها و Workflowهای هوشمند و بهکارگیری هوش مصنوعی در تمام مراحل چرخه توسعه نرمافزار آشنا میشوند. تمرکز اصلی دوره بر افزایش بهرهوری تیمهای فنی، کاهش خطاها، بهبود کیفیت خروجی و ایجاد فرآیندهای استاندارد برای استفاده از فناوریهای نوین در پروژههای واقعی است.
دسترسی همیشگی به محتوا دوره
همه کلاسها ضبط میشوند و در هر زمان برای تمامی دانشجویان، چه آنلاین و چه حضوری، در دسترس خواهند بود!
پشتیبانی مستمر
در گروه اختصاصی دوره، پاسخ سؤالاتتان را بگیرید، پیشتیبانی دریافت کنید و با دیگر شرکتکنندگان در ارتباط باشید!
مدرک معتبر پایان دوره
با تکمیل دوره، مدرک پایان دوره دریافت کنید و مهارتهای خود را رسمی کنید!
گروه پرسش و پاسخ
سوال بپرسید، تجربه به اشتراک بگذارید و از دیگران یاد بگیرید، همه در یک فضای آموزشی فعال!
محتوای کاربردی، یادگیری موثر
هر آنچه میآموزید، مستقیماً در پروژهها و کار واقعی قابل استفاده است!
جلسه اول رایگان
اولین جلسه را بهصورت آنلاین و رایگان تجربه کنید، سپس با خیال راحت برای ادامه مسیر تصمیم بگیرید!
این دوره برای چه افرادی مناسب است؟
دوره آنلاین از Prompt تا Production برای توسعهدهندگان و مهندسان نرمافزاری طراحی شده است که میخواهند از هوش مصنوعی بهصورت حرفهای و کاربردی در تمام مراحل توسعه، از تحلیل نیازمندی تا تولید، تست و استقرار نرمافزار استفاده کنند.
✔ توسعهدهندگان نرمافزار با تجربه عملی
✔ برنامهنویسان Backend، Frontend و Full‑Stack
✔ مهندسان نرمافزار و رهبران فنی تیمها
✔ علاقهمندان به کاربرد حرفهای هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار
✔ جستجوگران راهکارهای نوین برای افزایش بهرهوری و خودکارسازی فرایندها
✔ متقاضیان مهاجرت یا کار ریموت در شرکتهای بینالمللی
مفاهیمی که یاد خواهید گرفت
در این دوره با مفاهیم کلیدی مهندسی نرمافزار آشنا میشوید؛ از طراحی Promptهای حرفهای و تولید کد گرفته تا استفاده از RAG، بازبینی و ارزیابی خروجیهای AI، تولید تست، مستندسازی، طراحی Agentها، ساخت Workflowهای هوشمند و بهکارگیری عملی هوش مصنوعی در کل چرخه توسعه نرمافزار.
مدرس دوره
مدرس، معمار و مشاور ارشد نرم افزار Product Manager در شرکت داتین (وابسته به فناپ) در حوزه پروژههای بانکی
مدرس و Technical Manager پروژههای نیکآموز
متخصص در تولید فریمورک برنامهنویسی فوقالعاده حرفهای با قابلیت مدیریت بیش از ۱ میلیون تراکنش در ثانیه
همکاری با تیم توسعه شرکت ارتباط فردا (بانک آینده)
مشاور فنی شرکت توسعه رفاه پردیس (بانک رفاه)
سخنران تنها همایش مورد تأیید مایکروسافت در خاورمیانه در حوزه ASP.NET Core
مدیر فنی خبرگزاری بینالمللی پیامکوتاه نسیم (برنده جشنواره وب ایران)
مدرس دورههای Dot Net و ASP.NET در نیکآموز
سرفصلهای دوره
در این دوره، شرکتکنندگان با اصول طراحی پرامپتهای حرفهای، تولید و بازبینی کد، استفاده از RAG و دانش سازمانی، ارزیابی و اعتبارسنجی خروجیها، طراحی Agentها و Workflowهای هوشمند و بهکارگیری هوش مصنوعی در تمام مراحل چرخه توسعه نرمافزار آشنا میشوند. تمرکز اصلی دوره بر افزایش بهرهوری تیمهای فنی، کاهش خطاها، بهبود کیفیت خروجی و ایجاد فرآیندهای استاندارد برای استفاده از فناوریهای نوین در پروژههای واقعی است.
1– مبانی GenAI و تغییر نقش توسعهدهنده نرمافزار
هدف جلسه
ایجاد درک مشترک از هوش مصنوعی مولد، مدلهای زبانی، نقش آنها در توسعه نرمافزار و تغییرات ایجادشده در کار توسعهدهندگان.
- آشنایی با هوش مصنوعی مولد و مدلهای زبانی بزرگ
- مفهوم Prompt، Context و Response
- تفاوت استفاده سنتی از ابزارها با استفاده از AI در توسعه نرمافزار
- مفهوم Agent و Agentic Application
- تغییر نقش توسعهدهنده از تولیدکننده صرف کد به بازبین، اعتبارسنج و تصمیمگیرنده فنی
- فرصتهای AI در افزایش سرعت توسعه
- محدودیتها و ریسکها: Hallucination، دانش قدیمی، پاسخ نادرست و خروجی غیرقابل اتکا
- خطر پذیرش بیبررسی خروجی AI و مفهوم Vibe Coding
تمرین پیشنهادی
- حل یک مسئله ساده کدنویسی با کمک AI و سپس بررسی خروجی از نظر صحت، کیفیت، خوانایی، امنیت و قابلیت نگهداری.
خروجی جلسه
- چکلیست اولیه برای استفاده مسئولانه از AI در کدنویسی.
2– طراحی Prompt و کنترل خروجی مدل
هدف جلسه
آموزش روشهای کنترل خروجی مدل از نظر ساختار، قالب، سبک پاسخ، دقت و تناسب با نیاز فنی.
- چرا خروجی مدلهای زبانی متغیر و غیرقطعی است؟
- اصول طراحی Prompt مؤثر
- تفاوت Prompt آزاد با Prompt ساختاریافته
- کنترل قالب خروجی با ساختارهای مشخص
- استفاده از مثالها برای هدایت مدل
- طراحی Prompt برای تولید کد
- طراحی Prompt برای توضیح کد
- طراحی Prompt برای بازنویسی، Refactoring و مستندسازی
- الگوهای استدلالی برای حل مسائل پیچیدهتر
- بهینهسازی Prompt بر اساس کیفیت خروجی
تمرین پیشنهادی
- برای یک مسئله مشخص، سه نوع Prompt طراحی شود: Prompt ساده، Prompt ساختاریافته و Prompt با خروجی قالبمند. سپس خروجیها با یکدیگر مقایسه شوند.
خروجی جلسه
- قالب استاندارد Prompt برای تولید کد، توضیح کد و بازبینی خروجی.
3– افزودن دانش به مدل با RAG و تولید خروجی قابل اعتماد
هدف جلسه
آموزش روشهایی برای اتصال مدل به دانش بیرونی، مستندات، کدها و منابع سازمانی به منظور کاهش خطا و افزایش دقت پاسخ.
- مشکل محدودیت دانش مدلها و Knowledge Cutoff.
- چرا مدل به تنهایی دانش کافی از سیستم، مستندات و کدبیس سازمان ندارد؟
- مفهوم Retrieval-Augmented Generation یا RAG.
- اجزای اصلی RAG: منبع داده، Chunking، Embedding، Vector Store و Retrieval.
- Semantic Indexing و اهمیت جستوجوی معنایی.
- اهمیت Metadata در بازیابی دقیقتر.
- Trustworthy Generation و تولید پاسخ مبتنی بر منبع.
- Deep Search و بازیابی چندمرحلهای.
- کاربرد RAG در مستندسازی فنی، پاسخگویی به پرسشهای توسعهدهندگان و توضیح کد.
- اهمیت ارجاع به منبع، Grounding و جلوگیری از پاسخ بیپشتوانه.
تمرین پیشنهادی
- یک مجموعه کوچک از مستندات یا کد فرضی در اختیار تیم قرار میگیرد. شرکتکنندگان مشخص میکنند چه بخشهایی باید ایندکس شوند، چه Metadataهایی لازم است و چه Contextی باید در اختیار مدل قرار گیرد.
خروجی جلسه
- طرح ساده RAG برای یک سناریوی فنی، مستندسازی یا پاسخگویی داخلی.
4- افزایش قابلیت اطمینان؛ ارزیابی، Reflection و AI Review
هدف جلسه
آموزش روشهای کاهش خطا، اعتبارسنجی خروجی مدل و استفاده از AI در بازبینی کد و تحلیل کیفیت.
- مفهوم Reliability در سیستمهای مبتنی بر GenAI
- چرا خروجی مدل باید ارزیابی شود؟
- استفاده از مدل به عنوان داور یا LLM-as-a-Judge
- الگوی Reflection و خوداصلاحی مدل
- Self-Check و بررسی پاسخ توسط خود سیستم
- Guardrails و محدودسازی خروجیهای پرریسک
- استفاده از AI در Code Review
- تشخیص Bug، Code Smell، آسیبپذیری و Regression
- نقش بازبین انسانی در کنار AI Review
- محدودیتهای AI در بازبینی کد و تصمیمگیری نهایی
تمرین پیشنهادی
- یک قطعه کد دارای مشکل به AI داده میشود تا آن را بازبینی کند. سپس تیم خروجی بازبینی AI را بررسی کرده و موارد صحیح، موارد اشتباه و موارد جاافتاده را مشخص میکند.
خروجی جلسه
- چکلیست AI-assisted Code Review.
5- کاربردهای عملی GenAI در چرخه توسعه نرمافزار
هدف جلسه
آشنایی با کاربردهای عملی GenAI در مراحل مختلف توسعه نرمافزار و طراحی یک جریان کاری روزمره برای تیم توسعه.
- استفاده از AI در Code Generation و Autocompletion
- ابزارهای مبتنی بر مرورگر و ابزارهای یکپارچه با IDE
- استفاده از AI در طراحی UI/UX و Frontend Development
- استفاده از AI در Bug Detection و Code Review
- استفاده از AI در Automated Testing و QA
- تولید Unit Test و Integration Test با کمک AI
- استفاده از AI در تحلیل داده، گزارشگیری و بهینهسازی عملکرد
- تولید مستندات فنی، API Docs، Changelog و راهنماهای کاربری
- طراحی Chatbot و Virtual Assistant برای کاربردهای فنی و سازمانی
- Tool Calling و Code Execution
- همکاری چندعاملی و تقسیم وظایف بین چند Agent
تمرین پیشنهادی
- یک Feature کوچک انتخاب میشود و تیم از AI در چهار فعالیت استفاده میکند: تولید کد، تولید تست، تولید مستندات و بازبینی خروجی.
خروجی جلسه
- یک Workflow عملی برای استفاده از AI در توسعه روزمره نرمافزار.
6- بهینهسازی، ایمنی و طراحی Workflowهای Agentic
هدف جلسه
جمعبندی مفاهیم دوره و آموزش نحوه ترکیب الگوها برای طراحی یک Workflow قابل استفاده در تیمهای نرمافزاری.
- محدودیتهای عملیاتی مدلها در هزینه، سرعت، حافظه و پایداری
- استفاده از مدلهای کوچکتر در سناریوهای مناسب
- Prompt Caching و کاهش هزینه پردازش
- Inference Optimization در سطح مفهومی
- Degradation Testing و بررسی رفتار سیستم در شرایط نامطلوب
- Long-Term Memory و حفظ زمینه در تعاملات طولانیتر
- Template Generation و تولید خروجیهای کنترلشده
- Assembled Reformat و بازآرایی خروجی مدل به قالب قابل مصرف
- Guardrails در سطح Workflow
- طراحی Composable Agentic Workflows
- روش ارزیابی ابزارها و Workflowهای جدید
- مرزبندی مسئولیت AI و انسان در توسعه نرمافزار
تمرین نهایی
- طراحی یک Workflow کامل برای یک سناریوی واقعی توسعه نرمافزار
نیازمندی
- →Prompt ساختاریافته
- → بازیابی دانش یا مستندات
- → تولید کد
- → تولید تست
- → Reflection
- → AI Review
- → Human Review
- → Documentation
خروجی نهایی دوره
یک نمونه Workflow مستند برای استفاده از GenAI در توسعه نرمافزار.
در پایان دوره، شرکتکنندگان یک Workflow مستند و قابلاستفاده برای بهکارگیری GenAI در فرآیند توسعه نرمافزار طراحی میکنند.
منظور از Workflow، یک جریان کاری مرحلهبهمرحله است که مشخص میکند در هر بخش از فرآیند توسعه نرمافزار، از هوش مصنوعی چگونه، با چه هدفی، با چه ورودیای و با چه سطحی از کنترل و بازبینی استفاده میشود.
این Workflow نشان میدهد که چگونه میتوان از GenAI برای حرکت از یک ایده یا نیازمندی اولیه تا رسیدن به خروجی قابلاستفاده نرمافزاری بهره گرفت؛ بهگونهای که استفاده از AI صرفاً محدود به تولید کد نباشد، بلکه در کل چرخه توسعه نقش داشته باشد.
در این خروجی، شرکتکنندگان مشخص میکنند:
- چگونه یک ایده یا نیازمندی محصول با کمک AI تحلیل و شفافسازی میشود.
- با چه ابزار یا مدل هوش مصنوعی میتوان نیازمندی را به User Story، سناریوهای کاربری یا تسکهای فنی تبدیل کرد.
- برای هر مرحله، چه نوع Prompt یا دستورالعملی باید طراحی شود.
- ساختار Promptها چگونه باشد تا خروجی مدل قابل کنترل، دقیق و قابل ارزیابی باشد.
- در چه مراحلی باید از مستندات، کدبیس یا دانش سازمانی بهعنوان Context استفاده شود.
- چگونه خروجی AI به طراحی فنی، تولید کد، تولید تست و مستندسازی تبدیل میشود.
- خروجی تولیدشده توسط AI چگونه با Reflection ،AI Review و Human Review بررسی و اصلاح میشود.
- در نهایت چگونه این جریان کاری به تولید یک خروجی نرمافزاری قابل اعتماد و قابل استفاده منتهی میشود.
به بیان ساده، خروجی نهایی دوره یک نقشه عملیاتی است که نشان میدهد:
از تعریف محصول و نیازمندی، تا طراحی User Story، تولید Prompt، تولید کد، تست، بازبینی و مستندسازی، چگونه میتوان از GenAI به شکل حرفهای، کنترلشده و قابل اعتماد در توسعه نرمافزار استفاده کرد.
چارچوب برگزاری دوره
فرایند برگزاری و زمانبندی
تمام جلسات ضبط میشوند و همیشه برای مرور در اختیار شما خواهند بود.
جلسه اول را به صورت رایگان شرکت کنید.
نوع ارائه و هزینه دوره
ظرفیت باقیمانده: 7 نفر
پلتفرم برگزاری: اسکای روم
مشاهده دوره و پرسش و پاسخ آنلاین در بستر اسکای روم
دسترسی آفلاین به ویدیوها در اسپاتپلیر
دانلود PDF پاورپوینت جلسات
دارای گروه پرسش و پاسخ تلگرامی
امکان پرداخت 4 قسطه با
بسته شروع سریع
مناسب تیمهای کوچک
2 تا 4 هفته
بسته یکپارچهسازی
تیمهای متوسط (CI/CD)
۴ تا ۸ هفته
بسته استقرار سازمانی
سازمانهای بزرگ / چندتیمی
۸ تا ۱۶ هفته
- شناسایی سناریوهای کاربردیGenAI
- آمادهسازی جریانهای کاری برای تیم
- انتخاب ابزار و سرویسهای مناسب
- تدوین راهنمای عملی GenAI
- طراحی الگوی استفاده تیمی از AI
- هماهنگسازی GenAI با CI/CD
- تعریف چارچوبهای کنترل خروجی
"*" فیلدهای الزامی را نشان می دهد
ثبت نام دوره آنلاین Data Lakehouse مقدماتی
اگر هنوز برای ثبتنام قطعی تصمیم نگرفتهاید اما میخواهید ظرفیت خود را حفظ کنید، فرم زیر را تکمیل کنید. با توجه به محدودیت ظرفیت، اولویت با افرادی است که زودتر رزرو خود را انجام دهند.
"*" فیلدهای الزامی را نشان می دهد
از تجربه تا نتیجه!
شرکتکنندگان این دوره از دانشجویان کلاسهای استاد ارومند هستند و نظرات واقعیشان را درباره سبک تدریس و کلاسها میگویند. تجربههایشان را بشنوید و با اطمینان تصمیم بگیرید!
نمونه مدرک نیک آموز
مدرک نیک آموز نشاندهنده تخصص و مهارتی است که شما را برای موفقیت در آزمونهای استخدامی و پروژههای حرفهای آماده میکند. همچنین، شما میتوانید پس از دریافت مدرک، آن را مستقیماً به بخش Education پروفایل لینکدین خود اضافه کرده و رزومه خود را معتبرتر کنید
نمونه آموزشها
ویدیوهای زیر، نمونههایی از سبک تدریس و کلاسهای استاد ارومند هستند. با مشاهده آنها میتوانید با نحوه آموزش ایشان آشنا شوید و با اطمینان بیشتری برای شرکت در دوره تصمیم بگیرید.
شرکت در جلسه اول آنلاین این دوره رایگان میباشد، جهت ثبتنام کلیک کنید.
سوالات تخصصی دوره آنلاین از Prompt تا Production — مهندسی نرمافزار در عصر هوش مصنوعی
۱. مدل زبانی بزرگ یا LLM در توسعه نرمافزار چه نقشی دارد؟
مدل زبانی بزرگ یا LLM میتواند متن و کد را تحلیل، تولید، بازنویسی و توضیح دهد. در توسعه نرمافزار، LLM در فعالیتهایی مانند تولید کد، توضیح کدهای پیچیده، تولید Unit Test، پیشنهاد Refactoring، مستندسازی API، تحلیل خطا، بررسی Pull Request و حتی طراحی اولیه معماری کاربرد دارد.
البته LLM جایگزین کامل توسعهدهنده نیست؛ زیرا ممکن است دچار خطا، Hallucination، برداشت نادرست از نیازمندی یا تولید کد ناامن شود. به همین دلیل در این دوره تأکید میشود که AI باید در قالب یک فرآیند کنترلشده، قابل بررسی و قابل ارزیابی استفاده شود.
۲. Prompt، Context و Response چه تفاوتی با هم دارند؟
Prompt همان دستور، سوال یا مسئلهای است که به مدل داده میشود.
Context اطلاعات زمینهای، محدودیتها، مستندات، کدها یا توضیحاتی است که به مدل کمک میکند پاسخ دقیقتری تولید کند.
Response خروجیای است که مدل در پاسخ به Prompt و Context تولید میکند.
برای مثال، اگر از مدل بخواهید یک تابع احراز هویت بنویسد، خود درخواست شما Prompt است. اگر معماری پروژه، نسخه فریمورک، استانداردهای امنیتی و نمونه کدهای موجود را هم به مدل بدهید، این اطلاعات Context محسوب میشوند. پاسخی که مدل تولید میکند نیز Response است.
در کار حرفهای با GenAI، کیفیت Context معمولاً به اندازه کیفیت Prompt اهمیت دارد.
۳. چرا خروجی مدلهای زبانی همیشه قطعی و یکسان نیست؟
مدلهای زبانی معمولاً بر اساس احتمال، توکن بعدی را پیشبینی میکنند. به همین دلیل ممکن است برای یک Prompt یکسان، پاسخهای متفاوتی تولید کنند؛ مخصوصاً اگر تنظیماتی مانند Temperature، Top-p یا نمونهبرداری تصادفی فعال باشد.
این ویژگی میتواند برای ایدهپردازی و خلاقیت مفید باشد، اما در توسعه نرمافزار یک ریسک محسوب میشود؛ چون برای تولید کد، تست یا تصمیمهای فنی، به خروجی قابل اعتماد، قابل کنترل و قابل تکرار نیاز داریم.
در این دوره یاد میگیرید چگونه با Prompt ساختاریافته، قالب خروجی مشخص، مثالها، Guardrails و فرآیندهای بازبینی، این عدم قطعیت را مدیریت کنید.
۴. Prompt ساختاریافته چه تفاوتی با Prompt آزاد دارد؟
در Prompt آزاد، درخواست معمولاً به شکل ساده و غیررسمی مطرح میشود؛ مثلاً:
این کد را بهتر کن.
اما در Prompt ساختاریافته، هدف، نقش مدل، ورودیها، محدودیتها، قالب خروجی، معیارهای کیفیت و موارد ممنوع بهصورت شفاف مشخص میشوند.
برای مثال، میتوان از مدل خواست ابتدا مشکل کد را تحلیل کند، سپس پیشنهادهای Refactoring بدهد، بعد نسخه اصلاحشده کد را تولید کند و در انتها ریسکهای احتمالی را فهرست کند.
Prompt ساختاریافته باعث میشود خروجی مدل قابل کنترلتر، دقیقتر، قابل مقایسهتر و مناسبتر برای استفاده حرفهای در توسعه نرمافزار باشد.
۵. آیا در دوره یاد میگیریم چطور برای تولید کد Prompt بنویسیم؟
بله. یکی از محورهای اصلی دوره، طراحی Prompt برای تولید کد است. اما هدف فقط این نیست که مدل برای ما کد بنویسد؛ بلکه یاد میگیریم چگونه درخواست تولید کد را طوری طراحی کنیم که خروجی آن قابل استفاده، قابل بررسی و همسو با نیاز فنی پروژه باشد.
در دوره بررسی میشود که یک Prompt مناسب برای تولید کد باید شامل مواردی مثل زبان برنامهنویسی، فریمورک، محدودیتهای معماری، سبک کدنویسی، الزامات امنیتی، تستپذیری، الگوی طراحی و قالب خروجی باشد.
همچنین تأکید میشود که خروجی تولیدشده توسط AI نباید بدون بررسی پذیرفته شود و باید از نظر کیفیت، صحت، امنیت و قابلیت نگهداری ارزیابی گردد.
۶. آیا میتوان از GenAI برای Refactoring و بهبود کیفیت کد استفاده کرد؟
بله. یکی از کاربردهای مهم GenAI در توسعه نرمافزار، کمک به Refactoring، سادهسازی کد، بهبود خوانایی، حذف تکرار، پیشنهاد الگوهای بهتر و مستندسازی بخشهای پیچیده است.
با این حال، Refactoring با کمک AI باید با احتیاط انجام شود؛ چون ممکن است مدل بهصورت ناخواسته رفتار کد را تغییر دهد یا بخشی از منطق اصلی برنامه را نادیده بگیرد.
در این دوره یاد میگیرید چگونه Promptهایی طراحی کنید که مدل تفاوت بین بازنویسی ظاهری، Refactoring واقعی و تغییر رفتار برنامه را رعایت کند. همچنین نقش تست، بازبینی انسانی و بررسی Regression در این فرآیند توضیح داده میشود.
۷. Knowledge Cutoff چه مشکلی در استفاده از AI برای برنامهنویسی ایجاد میکند؟
مدلهای زبانی معمولاً تا یک تاریخ مشخص آموزش دیدهاند و ممکن است از نسخههای جدید کتابخانهها، فریمورکها، APIها یا تغییرات معماری پروژه شما اطلاع نداشته باشند. به این محدودیت، Knowledge Cutoff گفته میشود.
در توسعه نرمافزار، این موضوع میتواند باعث تولید کد قدیمی، استفاده از API منسوخشده، پیشنهاد روشهای ناامن یا ارائه راهحل ناسازگار با نسخه فعلی پروژه شود.
برای مدیریت این مسئله، در دوره به استفاده از Context مناسب، مستندات بهروز، RAG و ارجاع به منبع پرداخته میشود تا پاسخهای مدل دقیقتر و قابل اعتمادتر باشند.
۸. Hallucination در کدنویسی با AI چه شکلی پیدا میکند؟
Hallucination زمانی رخ میدهد که مدل پاسخی تولید میکند که ظاهراً منطقی و مطمئن به نظر میرسد، اما در واقع نادرست، بیپشتوانه یا غیرقابل اجراست.
در کدنویسی، Hallucination میتواند به شکلهای مختلفی ظاهر شود؛ از جمله:
استفاده از تابعی که در کتابخانه وجود ندارد
پیشنهاد API منسوخشده
تولید کدی که کامپایل یا اجرا نمیشود
نادیدهگرفتن نیازمندیهای امنیتی
ارائه توضیح اشتباه درباره رفتار کد
تولید تستهایی که سناریوهای مهم را واقعاً پوشش نمیدهند
پیشنهاد راهحلهایی که با معماری پروژه سازگار نیستند
یکی از اهداف این دوره، آموزش روشهایی برای کاهش این ریسک از طریق Prompt دقیق، Context مناسب، بازبینی، تست، Reflection و Human Review است.
۹. AI-assisted Code Review چه تفاوتی با Code Review انسانی دارد؟
AI-assisted Code Review یعنی استفاده از AI برای کمک به بازبینی کد. AI میتواند مواردی مثل Bug احتمالی، Code Smell، پیچیدگی بیش از حد، تکرار کد، نبود تست، مشکلات خوانایی، ناسازگاری با استانداردهای کدنویسی و برخی آسیبپذیریها را تشخیص دهد.
اما Code Review انسانی همچنان ضروری است؛ چون تصمیمهای معماری، درک عمیق از دامنه کسبوکار، اولویتهای محصول، ملاحظات تیمی، Trade-offهای فنی و ریسکهای پنهان معمولاً نیاز به قضاوت انسانی دارند.
در این دوره یاد میگیرید AI را بهعنوان دستیار بازبینی کد استفاده کنید، نه جایگزین کامل Reviewer انسانی.
10. Tool Calling و Code Execution در توسعه نرمافزار چه کاربردی دارند؟
Tool Calling به مدل اجازه میدهد برای انجام یک کار، از ابزارهای بیرونی استفاده کند؛ مثلاً جستوجو در مستندات، اجرای کوئری، خواندن فایل، فراخوانی API یا اجرای تست.
Code Execution یعنی مدل بتواند کد تولیدشده یا بخشی از آن را در یک محیط کنترلشده اجرا کند و نتیجه را بررسی کند. این قابلیت برای Debugging، تولید تست، تحلیل داده و اعتبارسنجی خروجی مفید است.
اما این قابلیتها باید با محدودیتهای امنیتی و سطح دسترسی کنترلشده استفاده شوند؛ چون اجرای کد بدون نظارت میتواند خطرناک باشد.
سوالات متداول دوره
1. پخش لایو (زنده) دوره به چه صورت است؟
ما با استفاده پلتفرم اسکای روم پخش زنده را خواهیم داشت. شما در این پلتفرم محیط کلاس، صدا و دسکتاپ مدرس را بصورت زنده تماشا خواهید کرد.
2. افرادی که بصورت لایو کلاس را مشاهده میکنند، آیا امکان پرسش و پاسخ دارند؟
شما بصورت چت آنلاین می توانید سوالات خود را بپرسید و مدرس هم سوالات شما را پاسخ خواهد داد. البته توجه داشته باشید که این پروسه پاسخگویی هر ۴۰ دقیقه یکبار خواهد بود تا مدرس رشته کلام از دستش خارج نشود. البته که گروه تلگرامی دوره در اختیار شما است و می توانید سوالات خود را آنجا هم مطرح کنید.
3. آیا فیلم دوره رکورد می گردد؟
بله، دسکتاپ و صدای مدرس رکورد خواهد شد و در پلیر اختصاصی اسپات پلیر به همراه کلید لایسنس ارائه خواهد شد. شما در سیستم عاملهای ویندوز، اندروید، آیفون (سیب، اناردون)، مک بوک میتوانید فیلم را مشاهده کنید.
4. آیا پس از پایان دوره مدرک معتبری ارائه میشود؟
بله، پس از اتمام دوره و گذراندن آزمون پایانی، گواهی معتبری به شما ارائه میشود که میتوانید آن را در رزومه خود ثبت کنید.
5. آیا خرید اقساطی امکانپذیر است؟
بله، امکان خرید اقساطی با اسنپ پی فراهم شده است. برای اطلاعات بیشتر میتوانید با مشاورین مجموعه در تماس باشید یا راهنمای خرید اقساطی دوره آموزشی با اسنپ پی را مطالعه بفرمایید.