Schița de curs

Introducere în AIASE

  • Prezentare generală a AI în ingineria software
  • Istoria și evoluția AIASE
  • Concepte-cheie și terminologie

Tehnologii AI în dezvoltarea de software

  • Elemente de bază ale învățării automate
  • Prelucrarea limbajului natural (NLP) pentru cod
  • Rețele neuronale și modele de învățare profundă

Automatizarea dezvoltării de software cu ajutorul AI

  • Instrumente de inteligență artificială pentru generarea de cod boilerplate
  • Refactorizarea și optimizarea automată a codului
  • Generarea de cod pentru teste funcționale și unitare
  • Proiectarea și optimizarea cazurilor de testare asistată de AI

Îmbunătățirea calității codului cu ajutorul AI

  • Inteligență artificială pentru detectarea erorilor și revizuirea codului
  • Analiză predictivă pentru întreținerea software-ului
  • Instrumente de analiză statică și dinamică alimentate de AI
  • Tehnici automatizate de depanare
  • Localizarea și repararea defectelor bazate pe IA

Inteligența artificială în DevOps și integrarea continuă/dezvoltarea continuă (CI/CD)

  • Inteligența artificială pentru optimizarea și desfășurarea construcțiilor
  • IA în monitorizarea și analiza jurnalelor
  • Modele predictive pentru conductele CI/CD
  • Automatizarea testelor bazată pe IA în fluxurile de lucru CI/CD
  • AI pentru detectarea și rezolvarea erorilor în timp real

IA pentru Documentation și cunoștințe Management

  • Generarea automatizată de docstrings și documentație
  • Extragerea cunoștințelor din bazele de coduri
  • IA pentru căutarea și reutilizarea codurilor

Considerații și provocări de ordin etic

  • Prejudiciul și corectitudinea în instrumentele de inteligență artificială
  • Aspecte legate de proprietatea intelectuală și de licențiere
  • Viitorul IA în ingineria software

Proiecte practice și studii de caz

  • Lucrul cu instrumente populare de inteligență artificială în ingineria software
  • Studii de caz privind AIASE în industrie
  • Proiect Capstone: Dezvoltarea unei aplicații software cu AI augmentată

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegerea proceselor și metodologiilor de dezvoltare software
  • Experiență cu programarea în Python
  • Cunoștințe de bază despre conceptele de învățare automată

Audiență

  • Dezvoltatorii de software
  • Inginerii de software
  • Responsabili și manageri tehnici
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (7)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite