Schița de curs

Introducere în AIASE

  • Prezentare generală a Inteligenței Artificiale în ingineria software-ului
  • Istorie și evoluție a AIASE
  • Concepte și terminologie cheie

Tehnologii de Inteligență Artificială în Dezvoltarea Software-ului

  • Noțiuni de bază despre învățare automatizată
  • Procesare a limbajului natural (NLP) pentru cod
  • Rețele neuronale și modele de învățare profunda

Automatizarea Dezvoltării Software-ului cu Inteligența Artificială

  • Unelte AI pentru generarea codului de bază
  • Refactorizare și optimizare automatizată a codului
  • Generarea codului pentru teste funcționale și unitate
  • Designul și optimizarea automatizată a cazurilor de test cu ajutorul AI

Îmbunătățirea Calității Codului cu Inteligența Artificială

  • AI pentru detectarea erorilor și revizuirea codului
  • Analiza predictivă pentru menținerea software-ului
  • Unelte de analiză statică și dinamică cu suport AI
  • Tehnici automate de debug
  • Localizarea și repararea automatizată a problemelor cu ajutorul AI

Inteligența Artificială în DevOps și Integrare Continuu/Distribuire Continuu (CI/CD)

  • AI pentru optimizarea construcțiilor și distribuiri
  • AI în monitorizarea și analiza jurnalului
  • Modele predictive pentru pipelines CI/CD
  • Automatizarea testelor bazată pe AI în fluxurile de lucru CI/CD
  • Detectarea și rezolvarea automatizată a erorilor în timp real cu ajutorul AI

Inteligența Artificială pentru Documentation și Knowledge Management

  • Generarea automată de docstrings și documentare
  • Extracția cunoștințelor din baza codului
  • AI pentru căutarea și reutilizarea codului

Considerente Etice și Challenges

  • Prejudiciile și echitatea în uneltele AI
  • Probleme legate de drepturile de proprietate intelectuală și licențiere
  • Viitorul Inteligenței Artificiale în ingineria software-ului

Proiecte Praktice și Studii de Caz

  • Lucrarea cu uneltele populare AI în ingineria software-ului
  • Studii de caz ale aplicațiilor AIASE în industrie
  • Proiect capstone: Dezvoltarea unei aplicații software-augmentate cu AI

Rezumat și Pasii Următori

Cerințe

  • Oțelintele proceselor și metodelor de dezvoltare a software-ului
  • Experiență cu programarea în Python
  • Cunoștințe de bază despre conceptele de învățare automatizată (machine learning)

Publicul țintă

  • Dezvoltatori de software
  • Inginerii software
  • Conducerea tehnică și managerii
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite