Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
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
Wymagania
- 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
14 godzin