آموزش جامع هوش مصنوعی Cursor
چرا این دوره؟
آموزش Cursor فقط کار با یک ادیتور نیست؛ یاد می‌گیری چطور از Cursor به‌عنوان یک «همکار هوشمند» برای نوشتن، توضیح‌دادن، بازنویسی و سازمان‌دهی کد استفاده کنی تا زمان توسعه چند برابر کوتاه‌تر شود. این دوره کاملاً پروژه‌محور است و از همان ابتدای مسیر، ساخت خروجی واقعی را تجربه می‌کنی: از ایده تا اجرای ماژول‌ها، تست و بهینه‌سازی.
- کاربردی و خروجی‌محور از جلسهٔ اول (ایجاد و اصلاح ماژول‌های واقعی با AI)
- تسلط بر Chat، Command Palette و Composer برای تولید/بازنویسی/توضیح کد
- یکپارچه‌سازی با GitHub و مدیریت برنچ/کامیت/PR با کمک AI
- رفع خطا، نوشتن تست، ریفکتور ساختاری و مستندسازی خودکار
- مناسب برای فرانت‌اند، بک‌اند و API—بدون نیاز به دانش سنگین اولیه
این دوره مناسب چه کسانی است؟
- فریلنسرها و برنامه‌نویسان: می‌خواهند با آموزش Cursor سرعت تولید و کیفیت تحویل را بالا ببرند.
- غیرفنی‌ها یا نیمه‌فنی‌ها: می‌خواهند با راهنمایی AI ماژول‌های واقعی بسازند و سریع وارد اجرا شوند.
- تیم‌های کوچک و استارتاپ‌ها: برای ساخت MVP، دیباگ سریع و مستندسازی خودکار در زمان محدود.
- طراحان محصول/No-Code ها: برای تبدیل وایرفریم/پروتوتایپ به کد قابل‌اجرا با کمک AI.
اگر می‌خواهی از ظرفیت کامل هوش مصنوعی در توسعه بهره ببری، آموزش Cursor میان‌بُر عملی توست.
در پایان چه چیزی به دست می‌آوری؟
۱) راه‌اندازی و شخصی‌سازی حرفه‌ای
نصب و تنظیمات ضروری، کلیدهای میانبر، افزونه‌های پیشنهادی و ساخت محیط کاری چابک برای بیشترین سرعت.
۲) کارِ عمیق با Chat و Command Palette
تولید/بازنویسی/توضیح کد، اعمال تغییرات سراسری، جست‌وجوی هوشمند و تبدیل نیازمندی به پیاده‌سازی.
۳) Composer و Codegen هدایت‌شده
طراحی ماژول‌ها با پرامپت، شکستن مسئله به تسک‌های کوچک، نگهداری سبک و توسعهٔ افزایشی.
۴) یکپارچه‌سازی با GitHub و دیتابیس
راه‌اندازی ریپو، برنچینگ، PR با راهنمایی AI، اتصال به پایگاه‌داده و نگاشت مدل‌ها/مهاجرت‌ها.
۵) Debug، تست و بهینه‌سازی
یافتن و رفع خطا با کمک AI، نوشتن تست، پروفایلینگ سبک و ریفکتور ساختاری برای کد تمیز.
۶) اجرای FE/BE/API و مستندسازی
ران‌کردن فرانت/بک/API، اسکریپت‌های توسعه، آماده‌سازی داکیومنت خودکار برای تحویل حرفه‌ای.
هدایا و منابع همراه دوره
- Prompt Pack مخصوص Cursor: الگوهای آمادهٔ Chat/Command/Composer برای سناریوهای پرتکرار توسعه.
- Snippet و Boilerplate منتخب: شروع سریع ماژول‌ها (Auth، CRUD، فرم‌ها، روتینگ، API کلاینت).
- چک‌لیست‌های اجرایی: راهنمای گام‌به‌گام از ایده تا دیپلوی سبک (Dev Checklist، Code Review، Launch).
این منابع کمک می‌کنند آموزش Cursor را سریع به اجرا برسانی و خروجی‌های قابل‌ارائه بسازی.
جمع‌بندی
Cursor فقط سرعت‌دادن به تایپ نیست؛ روش کار تو را عوض می‌کند. با این دوره، از ایده تا کدِ تمیز و مستند، همه‌چیز را با کمک هوش مصنوعی جلو می‌بری؛ سریع‌تر، دقیق‌تر و حرفه‌ای‌تر.
آشنایی با اصول پایه‌ای هوش مصنوعی و کاربردهای آن در اپلیکیشن‌ها.
بخش ۱: مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و کاربردهای آن در اپلیکیشن‌ها مقاله
angle-down
- توضیح: این بخش به معرفی مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های هوشمند می‌پردازد. هدف آن نشان دادن این است که چگونه این مفاهیم می‌توانند در اپلیکیشن‌ها برای خودکارسازی وظایف، بهبود تعامل با کاربر و افزایش کارایی استفاده شوند.
- مثال عملی: برای نمونه، یک اپلیکیشن چت‌بات که از NLP استفاده می‌کند تا به سوالات کاربران پاسخ دهد، یا یک اپلیکیشن توصیه‌گر که بر اساس رفتار کاربر پیشنهاداتی ارائه می‌دهد.
بخش ۲: معرفی ابزارهای اصلی توسعه هوش مصنوعی، یعنی TensorFlow، Keras و PyTorch می‌پردازد. ویدئو
بخش ۳: استفاده از یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌ها ویدئو
یادگیری ماشین به شما این امکان را می‌دهد که اپلیکیشن‌ها را به‌طور خودکار بهبود دهید.
بخش ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن مقاله
- توضیح: این بخش مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و انواع الگوریتم‌های آن مانند یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را معرفی می‌کند.
- کاربرد: با درک این مفاهیم، توسعه‌دهندگان می‌توانند الگوریتم مناسب را برای حل مسائل خاص انتخاب کنند.
- اهمیت: این بخش پایه‌ای برای یادگیری نحوه استفاده از یادگیری ماشین در پروژه‌های عملی فراهم می‌کند.
بخش ۲: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌ها ویدئو
بخش ۳: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای افزایش دقت ویدئو
استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود تعاملات کاربری از طریق پردازش زبان طبیعی.
بخش ۱: آشنایی با پردازش زبان طبیعی مقاله
بخش ۲: طراحی چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از NLP ویدئو
بخش ۳: تحلیل و درک زبان طبیعی برای اپلیکیشن‌های هوشمند ویدئو
استفاده از هوش مصنوعی برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر که به‌طور هوشمند محصولات و خدمات را به کاربران پیشنهاد دهند.
بخش ۱: اصول طراحی سیستم‌های توصیه‌گر مقاله
بخش ۲: استفاده از داده‌های کاربر برای پیش‌بینی رفتار و علاقه‌مندی‌ها ویدئو
بخش ۳: پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در اپلیکیشن‌ها ویدئو
هوش مصنوعی می‌تواند به شما کمک کند تا عملکرد اپلیکیشن‌های خود را بهینه کنید.
بخش ۱: استفاده از AI برای تحلیل عملکرد اپلیکیشن مقاله
بخش ۲: بهینه‌سازی سرعت و کارایی اپلیکیشن‌ها با استفاده از هوش مصنوعی ویدئو
بخش ۳: استفاده از داده‌های واقعی برای بهبود عملکرد اپلیکیشن‌ها ویدئو
هوش مصنوعی می‌تواند تجربه کاربری اپلیکیشن‌ها را شخصی‌سازی کند.
بخش ۱: مفهوم شخصی‌سازی محتوا با AI مقاله
بخش ۲: استفاده از AI برای تحلیل رفتار کاربر و شخصی‌سازی تجربه کاربری ویدئو
بخش ۳: پیاده‌سازی ویژگی‌های شخصی‌سازی در اپلیکیشن‌ها ویدئو
شما پروژه‌ای عملی برای ساخت یک اپلیکیشن هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی انجام خواهید داد.
بخش ۱: تحلیل و برنامه‌ریزی پروژه مقاله
بخش ۲: پیاده‌سازی پروژه با استفاده از ابزارهای AI ویدئو
بخش ۳: ارزیابی و بهینه‌سازی پروژه نهایی ویدئو
سوالات متداول دانشجویان
دوره های مرتبط
آموزش فریلنسری با هوش مصنوعی
آموزش فریلنسری با هوش مصنوعی؛ مسیر سریع کسب درآمد پروژه‌ای با نمونه‌کار، آشنایی با پلتفرم‌ها، ابزارهای هوشمند و پشتیبانی تخصصی.
نظرات
9,900,000 تومان
سپهر بیات
بنیانگذار هوشِکسسپهر بیات مدیرعامل و بنیانگذار هوشِکس و متخصص در دیجیتال مارکتینگ، سئو، استراتژی محتوا و هوش مصنوعی است که به کسب‌وکارها در بهینه‌سازی عملکرد آنلاین و دیجیتال کمک می‌کند.