آموزش بهینه‌سازی پایتون برای هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) - آخرین آپدیت

دانلود Optimize Python for Agentic AI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: دوره «بهینه‌سازی پایتون برای هوش مصنوعی عامل‌محور» یک دوره سطح متوسط برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند کدهای پایتون خود را از سطح کاربردی به سطح حرفه‌ای ارتقا دهند. در دنیای هوش مصنوعی، کدهای ناکارآمد یا غیرخوانا می‌توانند عملکرد یک عامل (Agent) را مختل کرده و همکاری تیمی را کند کنند. این دوره شما را با ضروریات مهندسی نرم‌افزار تجهیز می‌کند تا کدهایی بنویسید که هم از نظر کارایی بسیار بهینه و هم از نظر خوانایی استثنائی باشند. شما یاد می‌گیرید که استانداردهای کدنویسی تمیز (Clean Code)، از جمله استانداردهای PEP 8، Type Hints و Docstringهای توصیفی را به کار ببرید تا ماژول‌هایی خوانا و قابل نگهداری ایجاد کنید که هم‌تیمی‌های شما به راحتی بتوانند آن‌ها را درک کرده و توسعه دهند. از طریق آزمایشگاه‌های عملی، هنر تنظیم عملکرد (Performance Tuning) را با استفاده سیستماتیک از ابزارهای پروفایلینگ مانند cProfile برای تحلیل رفتار زمان اجرا، شناسایی گلوگاه‌های پنهان و بازنویسی (Refactor) کد برای بهبود چشمگیر سرعت فرا می‌گیرید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود با اطمینان بین خوانایی و کارایی زمان اجرا تعادل برقرار کنید و تضمین کنید سیستم‌های هوش مصنوعی شما نه‌تنها هوشمند، بلکه مستحکم، مقیاس‌پذیر و آماده بهره‌برداری (Production-ready) هستند.

سرفصل ها و درس ها

استانداردهای کیفیت کد و مستندسازی Code Quality and Documentation Standards

مبانی کد تمیز: PEP 8 و فراتر از آن Clean Code Foundations: PEP 8 and Beyond
اجرای flake8: از شناسایی خطاها تا تحلیل کد Running flake8: From Errors to Insights

بهینه‌سازی عملکرد زمان اجرا Runtime Performance Optimization

مبانی پروفایلینگ: یافتن گلوگاه‌ها با cProfile Profiling 101: Finding Bottlenecks with cProfile
بنچ‌مارک و اندازه‌گیری بهبودهای حاصل شده Benchmarking and Measuring Improvements