Schița de curs
Introducere în AIASE
- Prezentare generală a AI în ingineria software
- Istoria și evoluția AIASE
- Concepte și terminologie cheie
Tehnologii AI în Dezvoltarea Software
- Bazele învățării automate
- Procesarea limbajului natural (NLP) pentru cod
- Rețele neuronale și modele de învățare profundă
Automatizarea Dezvoltării Software cu AI
- Instrumente AI pentru generarea de cod boilerplate
- Refactorizare și optimizare automată a codului
- Generarea de cod pentru teste funcționale și unitare
- Proiectare și optimizare asistată de AI a cazurilor de test
Îmbunătățirea Calității Codului cu AI
- AI pentru detectarea bug-urilor și revizuirea codului
- Analiză predictivă pentru întreținerea software
- Instrumente de analiză statică și dinamică alimentate de AI
- Tehnici de depanare automată
- Localizarea și repararea automată a defecțiunilor asistată de AI
AI în DevOps și Integrare Continuă/Implementare Continuă (CI/CD)
- AI pentru optimizarea build-urilor și implementare
- AI în monitorizare și analiză de loguri
- Modele predictive pentru fluxurile CI/CD
- Automatizarea testelor bazată pe AI în fluxurile CI/CD
- AI pentru detectarea și rezolvarea în timp real a erorilor
AI pentru Documentație și Managementul Cunoașterii
- Generarea automată a docstring-urilor și documentației
- Extragerea de cunoștințe din bazele de cod
- AI pentru căutarea și reutilizarea codului
Considerații și Provocări Etiche
- Părtinire și corectitudine în instrumentele AI
- Probleme de proprietate intelectuală și licențiere
- Viitorul AI în ingineria software
Proiecte Practice și Studii de Caz
- Lucrul cu instrumente AI populare în ingineria software
- Studii de caz ale AIASE în industrie
- Proiect final: Dezvoltarea unei aplicații software augmentate cu AI
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea proceselor și metodelor de dezvoltare software
- Experiență în programare cu Python
- Cunoștințe de bază despre conceptele de învățare automată
Publicul țintă
- Dezvoltatori software
- Ingineri software
- Lead-eri tehnici și manageri
Mărturii (2)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina
Formatorul este capabil să ajusteze nivelul cursului în timpul instruirii pentru a se potrivi nivelului nostru de înțelegere al temei, astfel încât să putem dobândi cunoștințe mai utile care ne vor ajuta ulterior să folosim instrumentele în munca noastră zilnică.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina