AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

• Rozumienie procesów i metodologii rozwoju oprogramowania
• Doświadczenie w programowaniu w Python
• Podstawowa wiedza o koncepcjach uczenia maszynowego

Grupa docelowa

• Programiści
• Inżynierowie oprogramowania
• Liderzy techniczni i menedżerowie

AI-Augmented Software Engineering (AIASE) to zastosowanie sztucznej inteligencji w celu poprawy i automatyzacji zadań w procesie inżynierii oprogramowania.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych profesjonalistów z branży oprogramowania, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w celu poprawy wydajności i innowacji w rozwoju oprogramowania.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w automatyzacji zadań związanych z rozwojem oprogramowania.
• Wdrożyć narzędzia AI do generowania kodu, testów i dokumentacji.
• Zastosować techniki AI do optymalizacji kodu, zapewnienia jakości i debugowania.
• Zintegrować AI w DevOps i wciągnięcie CI/CD w celu poprawy strategii wdrażania.
• Zadbać o etyczne uwarunkowania i wyzwania w AI-augmented inżynierii oprogramowania.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowany kurs dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to uregulować.

Wprowadzenie do AIASE

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w inżynierii oprogramowania
• Historia i ewolucja AIASE
• Kluczowe pojęcia i terminologia

Technologie AI w rozwoju oprogramowania

• Podstawy uczenia maszynowego
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dla kodu
• Sieci neuronowe i modele uczenia głębokiego

Automatyzacja rozwoju oprogramowania za pomocą AI

• Narzędzia AI do generowania szablonów kodu
• Automatyczna refaktoryzacja i optymalizacja kodu
• Generowanie kodu testów funkcjonalnych i jednostkowych
• Projektowanie i optymalizacja przypadków testowych z wsparciem AI

Poprawa jakości kodu za pomocą AI

• AI do wykrywania błędów i przeglądania kodu
• Analiza predykcyjna dla konserwacji oprogramowania
• Narzędzia statycznej i dynamicznej analizy oparte na AI
• Automatyczne techniki debugowania
• Lokalizacja i naprawa błędów z wykorzystaniem AI

AI w DevOps i Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

• AI do optymalizacji budowy i wdrażania
• AI w monitorowaniu i analizie logów
• Modele predykcyjne dla przewodów CI/CD
• Automatyzacja testów z wykorzystaniem AI w procesach CI/CD
• AI do wykrywania i rozwiązywania błędów w czasie rzeczywistym

AI dla Documentation i Knowledge Management

• Automatyczne generowanie opisów dokumentacji i dokumentacji
• Ekstrakcja wiedzy z baz kodów
• AI do wyszukiwania i ponownego wykorzystania kodu

Etyczne rozważania i wyzwania

• Uprzedzenia i sprawiedliwość w narzędziach AI
• Właściwości intelektualne i kwestie licencjonowania
• Przyszłość AI w inżynierii oprogramowania

Praktyczne projekty i studia przypadku

• Praca z popularnymi narzędziami AI w inżynierii oprogramowania
• Studia przypadku AIASE w przemyśle
• Projekt końcowy: rozwój aplikacji oprogramowania wspomaganego AI

Podsumowanie i następne kroki