AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

• 了解软件开发流程和方法论
• 具备Python编程经验
• 具备机器学习概念的基础知识

受众

• 软件开发人员
• 软件工程师
• 技术主管和经理

AI-Augmented Software Engineering (AIASE) 是将人工智慧应用于软体工程过程中，以增强和自动化任务的技术。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）面向希望利用人工智慧和机器学习来提升软体开发效率和创新的中级软体专业人员。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 了解人工智慧和机器学习在自动化软体开发任务中的角色。
• 实施人工智慧工具来生成代码、测试和文档。
• 应用人工智慧技术进行代码优化、质量保证和调试。
• 将人工智慧整合到 DevOps 和 CI/CD 管道中，以改进部署策略。
• 应对人工智慧增强软体工程中的伦理考量和挑战。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在即时实验室环境中进行实作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

AIASE 简介

• 人工智能在软件工程中的概述
• AIASE 的历史与演变
• 关键概念与术语

软件开发中的人工智能技术

• 机器学习基础
• 代码的自然语言处理（NLP）
• 神经网络与深度学习模型

使用 AI 自动化软件开发

• 用于生成样板代码的 AI 工具
• 自动化代码重构与优化
• 功能与单元测试代码生成
• AI 辅助的测试用例设计与优化

使用 AI 提升代码质量

• 用于错误检测与代码审查的 AI
• 软件维护的预测分析
• AI 驱动的静态与动态分析工具
• 自动化调试技术
• AI 驱动的故障定位与修复

AI 在 DevOps 和持续集成/持续部署（CI/CD）中的应用

• 用于构建优化与部署的 AI
• 监控与日志分析中的 AI
• CI/CD 管道的预测模型
• CI/CD 工作流中的基于 AI 的测试自动化
• 用于实时错误检测与解决的 AI

AI 在 Documentation 和 Knowledge Management 中的应用

• 自动生成文档字符串与文档
• 从代码库中提取知识
• 用于代码搜索与重用的 AI

伦理考量与挑战

• AI 工具中的偏见与公平性
• 知识产权与许可问题
• 人工智能在软件工程中的未来

实践项目与案例研究

• 使用流行的 AI 工具进行软件工程
• 行业中的 AIASE 案例研究
• 毕业项目：开发一个 AI 增强的软件应用

总结与下一步