یادگیری پایتون با هوش مصنوعی – به زبان ساده + معرفی سایت و ابزار

یکی از کاربرد‌های بسیار پیشرفته مدل‌های هوش مصنوعی، استفاده از آن‌ها به عنوان معلم مجازی است. بعد از اینکه شرکت «OpenAI» مدل مشهور «ChatGPT» را معرفی کرد، کاربران شروع به کشف کاربردهای مختلف آن کردند. برنامه نویسان و افراد علاقه‌مند به برنامه نویسی هم از مدل‌های زبانی بزرگ برای آموزش و اجرای پروژه‌های مختلف کمک گرفتند. هوش مصنوعی توانسته است به خوبی نقش معلم و دستیار برنامه نویسی را اجرا کند. از این ابزار فوق‌العاده برای افزایش سرعت و کیفیت ساخت نرم‌افزار نیز کمک گرفته می‌شود. یادگیری پایتون با هوش مصنوعی به افراد کمک می‌کند تا این زبان برنامه نویسی را به شکل اصولی بیاموزند.

در این مطلب از مجله فرادرس درباره یادگیری پایتون با هوش مصنوعی صحبت کرده‌ایم. ابتدا لزوم استفاده از هوش مصنوعی برای یادگیری برنامه نویسی و توجه به رویکرد‌های جدید را بررسی می‌کنیم. بعد از آن، روش استفاده از ChatGPT را برای یادگیری پایتون توضیح می‌دهیم. در انتها هم هفت ابزار هوشمند را معرفی می‌کنیم. این ابزار‌ها به طور اختصاصی برای کمک به یادگیری و اجرای پروژه‌های برنامه نویسی توسعه‌ داده شده‌اند.

یادگیری پایتون با هوش مصنوعی

در این مطلب، برای توضیح روش یادگیری پایتون با هوش مصنوعی از ChatGPT به عنوان یکی از مشهور‌ترین مدل‌های هوشمند استفاده کرده‌ایم. ChatGPT به خوبی در نقش مربی برنامه نویسی ظاهر شده و دانشجویان را راهنمایی می‌کند. نکته مهم، روش تعامل و پرسیدن سوال از ChatGPT است. برای آموزش کامل نکات ابتدایی و متوسط پایتون با ChatGPT می‌توانید فیلم آموزش کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی پایتون، دوره مقدماتی را از فرادرس مشاهده کنید. به منظور کمک به مخاطبان مجله، لینک این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در دنیا است. سادگی در استفاده و چندکاره بودن جزو مهم‌ترین علت‌های محبوبیت آن هستند. فرقی نمی‌کند که برنامه نویسی کاملا تازه‌کار هستید یا توسعه‌دهنده با تجربه‌ای که می‌خواهد دامنه مهارت‌های خود را گسترش دهد. در هر صورت می‌توانید از هوش مصنوعی به عنوان مربی استفاده کرده و مهارت‌های بیشتری را یاد بگیرید.

دادن نقش مربی به هوش مصنوعی

«مهندسی پرامپت»‌ (Prompt Engineering) به معنای بهینه‌سازی سوالات و درخواست‌ها در ارتباط با مدل‌های زبانی بزرگ است. از این تکنیک برای رسیدن به پاسخ مورد نظر در بهترین حالت ممکن استفاده می‌کنیم. اگر اصول درست تعامل با هوش مصنوعی را رعایت کنیم، ChatGPT به سوالات مربوط به آموزش پایتون پاسخ‌های خیلی بهتری می‌دهد. در صورت نیاز به کسب اطلاعات بیشتر درباره نحوه کار با هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت می‌توانید مطلب مربوط به آن را در مجله فرادرس مطالعه کنید.

در ابتدای کار، بهتر است که با نوشتن متن زیر به مدل نقش بدهید.

• پرامپت: خودت را در جایگاه متخصص پایتون با ۱۰ سال سابقه کار قرار بده. هدف تو هدایت دانش‌آموزان در مسیر یادگیری به صورت گام به گام و شخصی‌سازی شده است. به آنها کمک می‌کنی تا مفاهیم اساسی برنامه نویسی پایتون را درک کنند. به خصوص اگر مبتدی باشند. تجربه یادگیری باید تعاملی و هدفمند باشد. مراحل آموزش را به صورت ساختاریافته دنبال کن و مطمئن شو که هر مفهوم را به تدریج معرفی می‌کنی. در این صورت از ارائه همه چیز به طور همزمان به دانش‌آموز جلوگیری می‌شود.

در تصویر بالا پرامپت خودمان و بخش ابتدایی پاسخ ChatGPT را به آن مشاهده می‌کنید. در پاسخ داده شده به این پرامپت،‌ChatGPT ابتدا نقشی که گرفته را توضیح می‌دهد. سپس سوالات زیر را پرسیده است.

1. سطح فعلی شما: آیا قبلاً برنامه‌نویسی کرده‌اید یا این اولین بار است؟
2. هدف یادگیری: می‌خواهید پایتون را برای پروژه‌های عملی، بازی‌سازی، داده‌کاوی یا فقط برای یادگیری عمومی یاد بگیرید؟
3. زمانی که می‌توانید اختصاص دهید: روزانه چند دقیقه یا چند ساعت می‌توانید تمرین کنید؟

با پاسخ دادن به این سوالات به ChatGPT کمک می‌کنیم که سبک آموزشی خودش را با زمان‌بندی، هدف و توانایی‌های ما سازگار کند.

درک سینتکس پایتون

سینتکس پایتون به خوانایی بالا و سادگی مشهور است. همین مسئله باعث شده که پایتون به زبانی ایده‌آل برای مبتدی‌ها تبدیل شود. ChatGPT می‌تواند به افراد برای درک تمام قوانین سینتکس پایتون کمک کند. برای نمونه می‌توانیم به دندانه‌گذاری برای مشخص کردن بلوک‌های کد یا استفاده از کاراکتر دو نقطه برای شروع بلوک‌ها اشاره کنیم. در زمان توضیح سینتکس، ممکن است ChatGPT به مواردی مانند نکات زیر هم هم اشاره بکند.

• متغیر‌ها
• کامنت‌های پایتون
• عملیات پایه برای ارسال و دریافت داده توسط برنامه‌ها
• و غیره

برای مثال با استفاده از پرامپت زیر می‌توانیم «تقلب‌نامه‌ای» (Cheat Sheet) در ارتباط با سینتکس پایتون از ChatGPT بگیریم.

• پرامپت: تقلب‌نامه‌ مختصری از سینتکس پایتون برای من تهیه کن. باید بتوان این تقلب‌نامه را روی فقط یک صفحه کاغذ چاپ کرد. در ساخت تقلب‌نامه از جدولی با فرمت «Markdown» استفاده کن. این جدول باید شامل مهم‌ترین سینتکس‌های پایتون باشد. در این جدول مواردی مانند متغیرها، شرط‌ها، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها، «Import»، مدیریت استثنا، عملگرهای بولی، عملگرهای ریاضی و عملگرهای مقایسه‌ای را پوشش بده. جدول تقلب‌نامه‌ باید از سه ستون برای نمایش عناصر سینتکس، توضیح کوتاهی درباره هر کدام و قطعه کد کوچکی برای توضیح آن سینتکس تشکیل شود.
• لطفاً این لیست را ادامه بده و مطمئن شو که مهم‌ترین عناصر سینتکس را نشان می‌دهی. برای بهتر کردن کیفیت ارائه می‌توانی «HTML» را در Markdown ترکیب کنی.

در تصویر پایین پرامپت نوشته شده را مشاهده می‌کنید.

در پاسخ به پرامپت بالا، ChatGPT جدولی با قالب Markdown و ترکیب HTML آماده می‌کند. این جدول شامل سه ستون سینتکس، توضیح کوتاه و مثال کد، است. در آن تمام مواردی که شمرده‌ایم را به صورت خلاصه توضیح می‌دهد. شکل و قالب جدول را با اعلام صریح می‌توانیم تغییر بدهیم.

بررسی انواع داده در پایتون

پایتون از نوع داده‌های مختلفی پشتیبانی می‌کند. برای مثال می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم.

• اعداد صحیح
• «Float»
• رشته
• لیست
• تاپل
• دیکشنری
• و غیره

ChatGPT می‌تواند دانشجویان پایتون را درباره ویژگی‌ها و کاربرد تمام این گزینه‌ها راهنمایی کند. در نتیجه، دانشجو به خوبی متوجه می‌شود که چطور و چه وقت از آن‌ها در کدهای خود استفاده کند. برای آموزش کلی این مفاهیم با کمک ChatGPT هم می‌توانیم از پرامپت‌های مخصوص این کار، استفاده کنیم.

• پرامپت: لطفاً راهنمای جامع و ساده‌ای درباره انواع داده در پایتون، مانند اعداد صحیح، Float، رشته، لیست، تاپل، دیکشنری و مجموعه، ارائه بده. در این راهنما به نکات زیر توجه کن.
  • راهنما باید انواع مختلف داده را با زبانی ساده و مثال‌های روزمره، مثل اشیاء واقعی، توضیح دهد.
  • ویژگی‌های مهم هر نوع داده مانند تغییر کردن یا نکردن را به صورت مختصر بگوید.
  • با کمک با کدهای ساده، نشان دهد هر نوع داده چطور در برنامه نویسی استفاده می‌شود.
  • نکات کاربردی و اشتباهات رایج را برای مبتدیان توضیح بدهد.
  • محتوا را با سرفصل‌های جدا و لحن دوستانه بنویس، انگار برای یک دوست توضیح می‌دهی.
  • پاسخ در بیشترین حالت برابر با ۴۰۰ کلمه و بدون اصطلاحات پیچیده باشد.

توجه کنید که در پرامپت بالا برای خوانایی بهتر مطلب از حالت بولت لیست استفاده کرده‌ایم. در زمان نوشتن چنین پرامپتی برای ChatGPT فقط کافی است که تمام جملات را به سادگی پشت سر هم نوشته و با نقطه از هم جدا کنید.

بعد از ارسال پرامپت بالا، ChatGPT پاسخ خود را به شکل زیر شروع می‌کند. این تصویر فقط بخش اول پاسخ را نشان می‌دهد. پاسخ ChatGPT کامل بوده و تمام انواع داده شامل عدد صحیح، عدد اعشاری، رشته، لیست، تاپل، دیکشنری و مجموعه را همراه با مثال‌های ساده‌ای توضیح می‌دهد.

کار با ساختار‌های کنترلی

استفاده از ساختارهای کنترلی مانند حلقه‌ها و عبارت‌های شرطی برای ساخت منطق برنامه‌های پایتون ضروری است. ChatGPT به راحتی می‌‌تواند موارد زیر را آموزش دهد.

• روش استفاده از عبارت‌های شرطی مانند «if» برای تصمیم‌گیری
• حلقه‌های for و «while» برای پیمایش
• دستور‌های «break» و «continue» برای کنترل اجرای حلقه

در پایین نمونه‌ پرامپت مناسب برای صحبت با ChatGPT آورده شده است.

• پرامپت: به عنوان یک معلم پایتون، ساختارهای کنترلی را به زبانی ساده و با مثال‌های عملی آموزش بده. هر موضوع را به شکل مختصر و با استفاده از مثال ساده‌ای توضیح بده. بعد از هر بخش هم تمرین کوچکی برای روشن شدن مطلب ارائه بده. می‌خواهم روش کار با ساختارهای شرطی، حلقه for، حلقه while و دستور‌های break  و continue را آموزش بدهی. در انتها نیز جمع‌بندی کلی از همه مفاهیم ارائه بده.

در تصویر پایین، بخش ابتدایی پاسخ داده شده توسط ChatGPT را مشاهده می‌کنید. در ادامه این پاسخ تمام ساختار‌های کنترلی پایتون از قبیل دستور break، دستور continue، حلقه for  و حلقه while  همراه با مثال‌های ساده‌ای توضیح داده شده‌اند. در پایان هم بخشی را به جمع‌بندی مطالب گفته شده ارائه داده است.

می‌توانیم از ChatGPT بخواهیم که برای هر ساختار تمرین مناسب و راه حل آن را هم ارائه بدهد.

توابع و ماژول‌ها

توابع پایتون برای کپسوله کردن بخش‌هایی از کد به کار برده می‌شوند. این قسمت‌های کد معمولا باید چندین بار و در جاهای متفاوتی از برنامه، تکرار شوند. این مسئله به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های خود را به صورت ماژولار بنویسند. رعایت اصول برنامه نویسی ماژولار به نگهداری راحت‌تر کدها و برنامه کمک می‌کند.

ChatGPT می‌تواند روش درست انجام دادن کار‌های زیر را آموزش بدهد.

• تعریف تابع
• فراخوانی آن
• ارسال آرگومان‌ به تابع
• برگشت دادن مقدار از تابع

در ضمن ChatGPT روش استفاده از ماژول‌های مختلف را نیز به خوبی آموزش می‌دهد. استفاده از کتابخانه‌های خارجی، قدرت پایتون را به مقدار زیادی بیشتر می‌کند.

در پایین، نمونه‌ا‌ی از پرامپت مناسب برای درخواست آموزش توابع و ماژول‌های پایتون نوشته شده است.

• پرامپت: من دانشجوی تازه‌کار پایتون هستم. می‌خواهم کار با توابع و ماژول‌ها را یاد بگیرم. لطفاً به زبان ساده و با مثال‌های کوچک، موارد نوشته شده در پایین را آموزش بده:
  1. روش تعریف و استفاده از توابع در پایتون
  2. روش ارسال اطلاعات یا آرگومان به تابع و گرفتن نتیجه از آن با کمک دستور return
  3. روش استفاده از ماژول‌های از پیش‌ساخته شده
  4. روش نصب و استفاده از کتابخانه‌های خارجی - لطفا برای هر قسمت مثال کوچک و تمرین ساده‌‌ای هم بنویس.

بعد از ارسال پرامپت بالا به ChatGPT خروجی شبیه به مورد زیر دریافت می‌کنیم. توجه کنید که در این عکس فقط بخش ابتدایی پاسخ را قرار داده‌ایم. در پاسخ به پرامپت بالا ChatGPT تمام موارد فهرست زیر را مانند تصویر پایین با مثال ساده به صورت مختصر و شفاف توضیح می‌دهد.

1. تعریف و استفاده از توابع
2. ارسال اطلاعات به تابع و گرفتن نتیجه
3. استفاده از ماژول‌های از پیش‌ساخته شده
4. نصب و استفاده از کتابخانه‌های خارجی

مدیریت حالت‌های استثنا

مدیریت خطاهای استثنا یکی از جنبه‌های بسیار مهم در برنامه نویسی است. زبان پایتون ساخت‌وکار محکمی را برای انجام این کار فراهم کرده است. ChatGPT می‌‌تواند روش استفاده از بلوک‌های try  و except  و finally  را برای مدیریت درست خطاهای و پیش‌گیری از توقف غیرمنتظره اجرای کار اپلیکیشن‌ها آموزش بدهد. در پرامپت زیر یکی از روش‌های صحیح درخواست کمک برای یادگیری این مفاهیم را نوشته‌ایم.

• پرامپت: سلام، می‌خواهم تکنیک‌های مدیریت خطا در پایتون را یاد بگیرم. لطفاً به زبان ساده توضیح بده که چطور با try  و except  خطاها را بگیرم و برنامه رو از کرش کردن نجات بدم. چطور انواع خطاهای مختلف، مانند ValueError و TypeError  را تشخیص داده و برای هر کدام واکنش مناسبی نشان بدهم. بلوک finally چه کاربردی دارد و چگونه باید از آن استفاده کرد. برای توضیح دادن هر قسمت مثال کاربردی و تمرین کوچیکی ارائه بده.

بعد از نوشتن پرامپت بالا ChatGPT خروجی مانند تصویر زیر تولید کرده و نمایش می‌دهد. بعد از توضیح دادن try  و except، هوش مصنوعی ChatGPT، مواردی مانند «تشخیص انواع خطاها» و «استفاده از بلوک finally » را هم مانند تصویر پایین معرفی می‌کند.

استفاده از مفاهیم برنامه نویسی در کنار هم

بعد از یادگیری پایتون با هوش مصنوعی ChatGPT باید مطالب آموخته را تمرین کنیم. این کار را با حل کردن چالش‌های برنامه نویسی ساده شروع می‌کنیم. سپس کم‌کم به سراغ پروژه‌های پیچیده‌تر می‌‌رویم. برای تقویت مهارت‌های خود می‌توانید تمرین‌ها و ایده‌های زیادی را درباره ساخت پروژه، به صورت آنلاین پیدا کنید. حل این مسائل به بیشتر شدن اعتماد بنفس دانشجو‌ در برنامه نویسی پایتون کمک می‌کند.

برای انجام این کار هم می‌توان از ChatGPT کمک گرفت. در پایین، نمونه‌‌ پرامپتی برای در خواست تمرین از ChatGPT نوشته شده است.

• پرامپت: می‌خواهم با حل مسائل واقعی مهارتم را در برنامه نویسی با زبان پایتون، تقویت کنم. لطفاً کارهای زیر را انجام بده:
  • چند چالش برنامه نویسی ساده و کاربردی مطرح کن، مثلاً در حد ماشین حساب، تولید پسورد، یا بازی حدس اعداد.
  • بعد از ارسال جواب، راه حل را بررسی کن. اگر لازم بود، برای بهتر شدن آن پیشنهادات جدید‌تری بنویس.
  • کمکم کن کم‌کم به سراغ پروژه‌های پیچیده‌تر بروم، مثلاً مدیریت لیست کارها، تحلیل فایل، یا برنامه تحت وب ساده.
  • در ضمن، چند منبع آنلاین برای پیدا کردن ایده‌های پروژه جدید هم معرفی کن.

تصویر زیر، مربوط به بخش ابتدایی پاسخ سوال بالا از ChatGPT است. در این بخش، ابتدا ۳ چالش مختلف مانند مورد پایین ارائه داده می‌شوند. سپس چند پروژه متوسط و کاربردی را نام می‌برد.

ChatGPT بخش آخر سوال را به شکل زیر جواب داده‌ است. تمام گزینه‌های پایین حاوی لینکی برای دسترسی مستقیم به وب‌سایت مورد نظر هستند.

پاسخ به سوالات برنامه نویسی

یکی از فایده‌های دیگر یادگیری پایتون با هوش مصنوعی ChatGPT آن است که این معلم هوشمند می‌تواند به تمام سوالات برنامه نویسی، پاسخ بدهد. فرقی نمی‌کند که این سوالات مربوط به حوزه‌های عمومی برنامه نویسی هستند یا مفاهیم تخصصی و پیشرفته پایتون. ChatGPT به خوبی و با کمک مثال‌های واضح تمام آن‌ها را جواب می‌دهد.

برای مثال می‌توانیم از ChatGPT درباره تفاوت بین لیست و تاپل در پایتون سوال کنیم. این دو ساختار ذخیره داده به هم شباهت دارند. بنابراین برنامه نویسان مبتدی معمولا در زمان کار با آن‌ها دچار سردرگمی می‌شوند. در پایین، نمونه پرامپت ساده‌ای را درباره سوال از ChatGPT نوشته‌ایم.

• پرامپت: تفاوت بین لیست و تاپل در پایتون چیست؟

در پاسخ به این پرامپت، ChatGPT ابتدا لیست و تاپل را به شکل خلاصه معرفی می‌کند. سپس تفاوت‌های کلیدی این ساختار‌ها را در جدولی به شکل مرتب و قابل درک می‌نویسد.

یادگیری برنامه نویسی با هوش مصنوعی در فرادرس

تکنولوژی هوش مصنوعی هنوز تازه است و روزبه‌روز گسترش بیشتری پیدا می‌کند. در نتیجه به دست آوردن توانایی‌های لازم برای کار با آن کمک می‌کند که از رقبای خود چند قدم جلوتر باشیم. هوش مصنوعی، علاوه بر آموزش برنامه نویسی در اجرای پروژه‌های مختلف نیز می‌تواند به افراد کمک کند. دستیابی به راه‌حل‌های متفاوت‌، بهینه‌ و سریع‌، به جذب پروژه‌های بهتر و بیشتر در بازار کار کمک می‌کند. بنابراین می‌توانیم موقعیت‌های شغلی بهتری را کسب کنیم. برای همین، فرادرس مجموعه آموزشی را برای کمک به یادگیری برنامه نویسی با هوش مصنوعی ارائه داده است.

با کمک فیلم‌های این مجموعه آموزشی، حتی افراد ناآشنا با هوش مصنوعی هم می‌توانند برنامه نویسی یاد بگیرند. به طور کل استفاده از هوش مصنوعی به عنوان معلم مجازی یکی از کاربردهای بسیار گسترده این ابزار است. با مشاهده این دوره‌ها می‌توانیم از هوش مصنوعی در یادگیری سایر تکنولوژی‌ها و علوم هم کمک بگیریم. در پایین، چند مورد از فیلم‌های این مجموعه آموزشی را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه ‌نویسی، همراه با معرفی ۳ ابزار AI برای برنامه نویسان
• فیلم آموزش هوش مصنوعی GPT در یادگیری برنامه‌ نویسی C با پروژه‌های عملی
• فیلم آموزش هوش مصنوعی GPT برای برنامه نویسی R با پروژه‌های کاربردی
• فیلم آموزش برنامه نویسی PHP با هوش مصنوعی GPT با پروژه‌های کاربردی + گواهینامه
• فیلم آموزش هوش مصنوعی GPT برای برنامه نویسی ++C با پروژه‌های عملی + گواهینامه

پیش‌نیاز‌های آموزش پایتون با هوش مصنوعی

راه‌اندازی محیط برنامه نویسی

قبل از آموزش پایتون با هوش مصنوعی، باید محیط برنامه نویسی مناسب خود را راه‌اندازی کنیم. برای انجام این کار، گزینه‌های متنوعی از «محیط‌های توسعه یکپارچه» (Integrated Development Environments | IDEs) مانند «پایچارم» (PyCharm)، «ویژوال استودیو کد» (Visual Studio Code) یا حتی ویرایشگر‌های متن ساده‌ای مانند «Sublime Text» در دسترس هستند. به عنوان گزینه‌های جایگزین حتی می‌توانید از پلتفرم‌های آنلاینی مانند Replit یا گوگل کولب هم استفاده کنید.

برای شروع به آموزش پایتون با کمک ChatGPT مراحل پایین را یک به یک دنبال کنید.

1. راه‌اندازی اکانت ChatGPT: از دسترسی کامل به ChatGPT مطمئن شوید. اگر تا به حال از این مدل زبانی استفاده نکرده‌اید، اول از همه باید ثبت نام کنید.
2. کپی و پیست کردن پرامپت‌های فراهم شده: از پرامپت‌های نوشته شده در این مطلب، برای تعامل با ChatGPT استفاده کنید. این پرامپت‌ها با هدف دستیابی به آموزش‌های مناسب تولید شده‌اند. البته در صورت نیاز می‌توانید پرامپت‌ها را تغییر بدهید.
3. پاسخ دادن به ChatGPT: به تمام سوالات ChatGPT درباره میزان دانش و تجربه برنامه نویسی‌تان با صداقت کامل پاسخ دهید. هرچقدر که اطلاعات درست‌تر و کامل‌تری بدهید، پاسخ‌های ChatGPT هم با توجه به نیاز‌هایتان شخصی‌سازی‌تر می‌شود.
4. تمرین و یادگیری: مطابق با آموزش‌های ChatGPT به پیش‌بروید. تمام کدها را در محیط برنامه نویسی، نوشته و تمرین کنید.

کسب مهارت‌های جدید با یادگیری از هوش مصنوعی

امروزه هوش مصنوعی می‌تواند برنامه نویسی بکند. با وجود این مدل‌های هوشمند، کار اصلی برنامه نویسان از نوشتن کد به تحلیل، نقد و اصلاح کدهای موجود تغییر کرده است. اما برای هماهنگی با این تغییرات، تکنیک‌های آموزش برنامه نویسی هم باید تغییر کنند.

فیلم آموزش ابزارهای هوش مصنوعی در برنامه ‌نویسی + ۳ ابزار AI برای برنامه‌نویسان در فرادرس

کلیک کنید

مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند کدهای کاربردی بنویسند، برنامه‌های کاملی تولید کنند یا حتی کارهای مربوط به عیب‌یابی کدها را نیز انجام دهند. بنابراین برنامه نویسان آینده باید در انجام کارهای زیر، مهارت داشته باشند.

• درک کدهای نوشته شده
• ارزیابی کدهای نوشته شده توسط هوش مصنوعی
• اصلاح کدهای هوش مصنوعی

این تغییر نیازمند بازبینی در تکنیک‌های آموزش برنامه نویسی است. روش‌های سنتی آموزش برنامه نویسی مانند تمرکز بر سینتکس، الگوریتم‌های پایه و پروژه‌های کوچک دیگر کافی نیستند. تکنیک‌های مدرن آموزش برنامه نویسی باید تحلیل کدهای پیچیده‌ای مانند پروژه‌های اوپن سورس، مثل لینوکس یا TensorFlow را به دانش‌آموزان بیاموزند. این کار شبیه به آموزش ادبیات با تحلیل آثار ادبی بزرگ است. دانش‌آموزان باید کدهای نرم‌افزارها را بخوانند. درباره ساختار‌ها و عناصری که متوجه آن نمی‌شوند با یکدیگر بحث کنند و به سوالات مربوط به هدف، عملکرد و رویکرد کلی نرم‌افزار پاسخ دهند.

با کمک هوش مصنوعی، روش‌های آموزشی جدیدی به وجود می‌آیند. برای مثال دانش‌آموزان می‌توانند کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را تحلیل کرده و بهتر کنند. همچنین، هوش مصنوعی امکان آموزش بین‌رشته‌ای را نیز فراهم می‌کند، مثل تحلیل کدهای زیست‌فناوری در زیست‌شناسی. برای فعالیت در این حوزه‌ها دانشجویان نه تنها باید مهارت‌های مربوط به برنامه نویسی را بلد باشند. بلکه باید اطلاعات کافی درباره رشته مورد فعالیت هم داشته باشند.

افراد بدون هیچ پیش‌زمینه‌ای می‌توانند از هوش مصنوعی کمک گرفته و برنامه نویسی را به صورت خودآموز یاد بگیرند. برای مثال مدل ChatGPT می‌تواند به عنوان معلم برنامه نویسی در یادگیری به افراد کمک کنند. در بخش بعد روش استفاده از این مدل‌ را برای یادگیری هوش مصنوعی بررسی کرده‌ایم.

بهترین ابزارها برای یادگیری پایتون با هوش مصنوعی

امروزه ابزارهای مختلفی برای کمک به یادگیری پایتون با هوش مصنوعی ارائه شده‌اند. اما همه آن‌ها کارایی مناسبی ندارند. باید با بررسی منابع متعبر ابزارهایی را انتخاب کنید که بهترین پاسخ را به ساده‌ترین شکل ممکن ارائه می‌دهند.

در این بخش از مطلب، بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای یادگیری پایتون را به شکل خلاصه، معرفی کرده‌ایم. توجه کنید که این ابزارها جایگزین مهارت‌های برنامه نویسان نمی‌شوند، بلکه آن‌ها را تقویت می‌کنند.

• Bito
• Tabnine
• Amazon CodeWhisperer
• Windsurf - قبل‌تر با نام Codeium شناخته می‌شد.
• Cody
• FauxPilot
• Tabby

گزینه‌های نام برده شده در لیست بالا به شکل تخصصی و با هدف کمک به آموزش و برنامه نویسی طراحی شده‌اند. برای همین در بیشتر آن‌ها امکان استفاده رایگان نامحدود، مانند ChatGPT وجود ندارد. اما تقریبا همه آن‌ها را می‌توان به صورت رایگان در مدت مشخصی، آزمایش کرد. در ادامه این بخش از مطلب، تمام موارد بالا را به صورت خلاصه معرفی کرده‌ایم.

Bito

«Bito» یکی از بهترین دستیارهای هوش مصنوعی برای برنامه نویسی است. کاربران می‌توانند در زمان برنامه نویسی با پایتون از این مدل در ابزارهایی مانند «ویژوال استودیو کد» و پایچارم کمک بگیرند. در زمان استفاده از Bito می‌توانیم سوال‌های برنامه نویسی خود را با گفت‌وگو بپرسیم. یکی از ویژگی‌های Bito این است که کدهای بعدی برنامه را به سرعت و در زمان برنامه نویسی حدس زده و پیشنهاد می‌دهد. Bito جانشین بسیار خوبی برای «کوپایلت گیت‌هاب» و «Tabnine» است.

این مدل به خوبی ساختار کدهای پایتون را می‌شناسد. بنابراین پیشنهادات هوشمندانه‌ای در زمان کار با پایتون ارائه می‌کند. این پیشنهادات از نکات ریز تا تکه کدهای بزرگ را پوشش می‌دهند. ویژگی‌های مهم Bito را در فهرست پایین نوشته‌ایم.

• پیشنهاد کد
• کمک به دیباگ کردن برنامه
• بازنویسی کدها
• مستند‌سازی نرم‌افزار
• بازبینی کدها با کمک هوش مصنوعی
• و غیره

وجود این ویژگی‌ها به برنامه نویسان پایتون کمک می‌کند تا کدهای خود را سریع‌تر و راحت‌تر بنویسند. Bito چندکاره و بسیار مفید است. این ابزار مناسب اشخاصی است که به دنبال دستیار همه کاره‌ای می‌گردند. امکان استفاده رایگان ۱۴ روزه از Bito وجود دارد. در نسخه «Team» باید ۱۵ دلار ماهانه به ازای هر کاربر بپردازیم. در نسخه کامل «Enterprise» هم ماهانه ۲۵ دلار به ازای هر کاربر باید هزینه کرد.

• لینک دانلود Bito برای استفاده در ویژوال استودیو کد (+)

Tabnine

«Tabnine» موتور پیشبینی قدرتمندی دارد. این ابزار می‌تواند از حالت‌های برنامه نویسی مختلف پشتیبانی کند. کاربر با استفاده از تنظیمات دلخواه خود می‌تواند حالت‌های برنامه نویسی را سفارشی‌سازی کند. Tabnine یکی از بهترین ابزار‌ها برای آموزش برنامه نویسی پایتون و تولید کدهای این زبان است. دستیار برنامه نویسی Tabnine از ویژگی‌هایی مانند چت با هوش مصنوعی و تکمیل خودکار کد، پشتیبانی می‌کند. همچنین بخوبی با ویرایشگارهای محبوبی مانند «VS Code» و «PyCharm» کار می‌کند.

این دستیار هوش مصنوعی هم امکان استفاده ۱۴ روزه رایگان را فراهم کرده است. اما برای استفاده از نسخه «Enterprise» باید ۳۹ دلار ماهانه به ازای هر کاربر پرداخت کنید.

• لینک دانلود Tabnine برای استفاده در ویژوال استودیو کد (+)

Amazon CodeWhisperer

دستیار هوش مصنوعی «Amazon CodeWhisperer» هم می‌‌تواند با زبان پایتون برنامه نویسی کند. این دستیار مناسب کار با «AWS» و ساخت سرویس‌های مربوط به فضای ابری است. با استفاده از Amazon CodeWhisperer می‌توانیم زمان زیادی را در نوشتن کدهای تکراری صرفه‌جویی کنیم.

برای کسانی که به دنبال ابزار هوش مصنوعی قدرتمند برای برنامه نویسی با زبان پایتون هستند، «Amazon CodeWhisperer» گزینه بسیار خوبی است. نسخه رایگان این ابزار ماهانه امکان ۵۰ بار گفت‌وگو با هوش مصنوعی را فراهم کرده و ۱۰۰۰ خط کد تولید می‌کند. اما نسخه پولی آن - با نام «Pro» - این محدودیت را نداشته و ویژگی‌های بیشتری هم ارائه می‌دهد. هزینه نسخه Pro به ازای هر کاربر ماهانه ۱۹ دلار است. این دستیار هوشمند اکنون به عنوان زیرمجموعه مدل کامل‌تر «Amazon Q Developer» کار می‌کند.

• لینک دانلود این ابزار متناسب با IDE-های مختلف (+)

Windsurf

«Windsurf» قبلا با نام «Codeium» شناخته می‌شد. این ابزار یکی از دستیارهای مجهز به هوش مصنوعی است که برای کمک به برنامه نویسان پایتون توسعه داده شده. Windsurf دارای ویژگی‌هایی مانند موارد زیر است.

• پیشنهادات هوشمندانه برای تکمیل کد
• امکان چت در محیط ویرایشگر کد
• کار با مشهورترین کد ادیتور‌ها مانند VS Code و PyCharm
• پشتیبانی از بیش از ۷۰ زبان برنامه نویسی از جمله پایتون

Windsurf هم برای استفاده توسط برنامه نویسان تازه‌کار مفید است و هم توسعه‌دهندگان حرفه‌ای. Windsurf با رویکرد «آگاه از زمینه» (Context-Aware) پیشنهاداتی را با هدف بهبود کدها ارائه می‌دهد. رابط کاربری ساده و ویژگی‌های قدرتمند این دستیار هوش مصنوعی، برنامه نویسی با پایتون را سریع‌تر و ساده‌تر کرده است.

با کمک Windsurf مدیریت کدهای پیچیده ساده‌تر می‌شود. این ویژگی‌ها در کنار هم Windsurf را به یکی از بهترین ابزارها برای برنامه نویسی با پایتون تبدیل کرده‌اند. نسخه رایگان Windsurf اجازه نوشتن ۲۵ پرامپت را در ماه به کاربر می‌دهد. هزینه نسخه‌های پیشرفته‌تر آن از ۱۵ تا ۶۰ دلار در ماه برای هر کاربر تفاوت می‌کند.

• لینک دانلود Windsurf برای استفاده در ویژوال استودیو کد (+)

Cody

ابزار هوش مصنوعی «Cody» توسط «Sourcegraph» توسعه داده شده است. این مدل روش برنامه نویسی کاربر را یاد می‌گیرد. در نتیجه به مرور زمان پیشنهادات دقیق‌تری را ارائه می‌دهد. ویژگی یادگیری از کاربر باعث شده است که Cody به ابزاری هوشمند و «آگاه از زمینه» (Context-Aware) تبدیل شود.

Cody برای توسعه‌دهندگانی که بر روی پروژه‌های بزرگ و پیچیده کار می‌کنند، بسیار مفید است. الان این سیستم با سیستم پیشرفته‌تر «Amp» جایگزین شده است. هزینه استفاده از Amp از ۱۰ دلار ماهانه شروع می‌شود.

• لینک دانلود Cody برای استفاده در ویژوال استودیو کد (+)

FauxPilot

«FauxPilot» ابزاری اوپن سورس است. این دستیار هوش مصنوعی جایگزین رایگان خوبی برای بعضی از مدل‌های پولی است. به طور خاص FauxPilot مناسب توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند آن را بر روی سرور‌های خودشان، به عنوان هوش مصنوعی آفلاین، اجرا کنند. در نتیجه به گزینه مناسبی برای افرادی تبدیل شده است که به حفظ حریم خصوصی و امکانات سفارشی‌سازی علاقه‌مند هستند.

FauxPilot به خوبی با پایتون و باقی زبان‌های برنامه نویسی کار می‌کند. برنامه نویسان با توجه به نیازشان می‌توانند FauxPilot را تنظیم کنند.

لینک گیت‌هاب برای دانلود و راهنمای راه‌اندازی FauxPilot (+)

Tabby

دستیار هوشمند «Tabby» هم ابزاری اوپن سورس است. این ابزار، توسط جامعه برنامه نویسان توسعه داده می‌شود. توسعه‌دهندگان زیادی با نظرات خود در توسعه این مدل هوش مصنوعی همکاری کرده‌اند. در نتیجه Tabby دائما پیشرفته‌تر شده و در طول زمان عملکرد بهتری بدست می‌آورد.

مدل Tabby سبک و کم حجم است. بنابراین به راحتی با ویرایشگر‌های کد مختلف، به صورت آفلاین ارتباط برقرار می‌کند. این مدل پیشنهادات برنامه نویسی دقیقی ارائه می‌دهد. اوپن سورس بودن Tabby باعث شده است که کاربران حرفه‌ای به راحتی ویژگی‌های آن را تغییر داده یا امکانات دیگری به آن اضافه کنند. در نتیجه می‌توان Tabby را پروژه‌های مختلف سازگار کرد. نسخه رایگان این ابزار می‌تواند تیم‌هایی تا ۵ کاربر را به خوبی پوشش دهد. نسخه‌های پولی آن برای اجرای پروژه‌هایی با تعداد توسعه دهنده زیاد به کار برده می‌شود. در حالت Team هزینه استفاده از این ابزار ماهانه ۱۹ دلار به ازای هر کاربر است.

• لینک دانلود Tabby برای استفاده در ویژوال استودیو کد (+)

چگونه چت با هوش مصنوعی را در فرادرس بیاموزیم؟‌

بهترین روش برای این کار استفاده از مطالب مجله و فیلم‌های آموزشی فرادرس است. برای یادگیری پایتون با هوش مصنوعی لازم است که ابتدا با این ابزارها تعامل کنیم. بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی اطلاعات خود را از طریق گفت‌وگو با کاربر بدست می‌آورند. یادگیری روش درست این گفت‌وگو‌ هم در آموزش پایتون موثر است و هم تاثیر چشم‌گیری در رسیدن به پاسخ سایر سوال‌ها دارد. برای رسیدن به این هدف، فرادرس مجموعه‌ی آموزشی تهیه کرده است. مجموعه آموزش چت با هوش مصنوعی، شامل فیلم‌هایی درباره آموزش گفت‌وگو و تعامل با انواع مدل‌های هوشمند است.

رعایت صحیح اصول پرامپت‌نویسی یکی از مهم‌ترین نکات برای رسیدن سریع به بهترین پاسخ است. در پایین، چند مورد از فیلم‌های این مجموعه معرفی شده‌اند.

• فیلم آموزش چت با هوش مصنوعی ChatGPT و جمینای همراه با بیان پرامپت نویسی اصولی + گواهینامه
• فیلم آموزش رایگان هوش مصنوعی کوپایلت، چت با Copilot و امکانات مختلف آن
• فیلم آموزش رایگان سوال پرسیدن از هوش مصنوعی گوگل جمینی، به صورت سریع و آسان در ۳۰ دقیقه
• فیلم آموزش کار با ChatGPT + گواهینامه
• فیلم آموزش تحلیل ChatGPT همراه با بیان مزایا و محدودیت ها

برای مشاهده فیلم‌های بیشتر بر روی تصویر پایین، کلیک کرده و به صفحه اصلی این مجموعه آموزش، هدایت شوید.

جمع‌بندی

در این مطلب از مجله فرادرس به بررسی نقش هوش مصنوعی، به‌ویژه ChatGPT، در یادگیری برنامه نویسی پایتون پرداخته‌ایم. هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری قدرتمند، تاثیر بسیار زیادی در یادگیری برای افراد تازه‌کار و افزایش مهارت‌های برنامه نویسان حرفه‌ای دارد. با استفاده از ChatGPT، افراد مبتدی می‌توانند مفاهیم پایه‌ای مانند سینتکس، انواع داده، ساختارهای کنترلی، توابع، ماژول‌ها و مدیریت استثناها را به صورت خودآموز و تعاملی یاد بگیرند.

فیلم مجموعه آموزش هوش مصنوعی برای برنامه نویسی – کاربردی و عملی در فرادرس

کلیک کنید

مهندسی پرامپت به بهبود کیفیت پاسخ‌های ChatGPT کمک می‌کند. بنابراین بهتر است که با تکنیک‌های صحیح پرامپت‌نویسی هم آشنا باشیم. در بخش انتهایی هم چند ابزار هوش مصنوعی دیگر را برای کمک به برنامه نویسی با پایتون معرفی کردیم. به عنوان نمونه‌هایی از این ابزارها می‌توان به Bito و Tabnine و Amazon CodeWhisperer و Windsurf اشاره کرد. این ابزارها با ارائه پیشنهادات هوشمند و پشتیبانی از محیط‌های مختلف، برنامه نویسی با پایتون را ساده‌تر می‌کنند.