Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AIASE
- Przegląd AI w inżynierii oprogramowania
- Historia i ewolucja AIASE
- Kluczowe koncepcje i terminologia
Technologie AI w rozwoju oprogramowania
- Podstawy uczenia maszynowego
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dla kodu
- Sieci neuronowe i modele głębokiego uczenia
Automatyzacja rozwoju oprogramowania za pomocą AI
- Narzędzia AI do generowania szablonowego kodu
- Automatyczna refaktoryzacja i optymalizacja kodu
- Generowanie funkcjonalnych i jednostkowych testów kodu
- Wspomagana AI projektowanie i optymalizacja przypadków testowych
Poprawa jakości kodu za pomocą AI
- AI do wykrywania błędów i przeglądów kodu
- Predykcja dla utrzymania oprogramowania
- Narzędzia statycznej i dynamicznej analizy oparte na AI
- Techniki automatycznego debugowania
- Lokalizacja i naprawa błędów za pomocą AI
AI w DevOps i Ciągłym Integrowaniu/Ciągłym Wdrażaniu (CI/CD)
- AI do optymalizacji budowania i wdrażania
- AI w monitorowaniu i analizie dzienników
- Predykcyjne modele dla potoków CI/CD
- Automatyzacja testów oparta na AI w przepływach pracy CI/CD
- AI do wykrywania i rozwiązywania błędów w czasie rzeczywistym
AI dla dokumentacji i zarządzania wiedzą
- Automatyczne generowanie docstrings i dokumentacji
- Wyodrębnianie wiedzy z kodów źródłowych
- AI do wyszukiwania i ponownego użycia kodu
Etyczne kwestie i wyzwania
- Ustronne postawy i sprawiedliwość w narzędziach AI
- Problemy z własnością intelektualną i licencjami
- Przyszłość AI w inżynierii oprogramowania
Projekty praktyczne i studia przypadków
- Praca z popularnymi narzędziami AI w inżynierii oprogramowania
- Studia przypadków zastosowania AIASE w przemyśle
- Projekt końcowy: Rozwój aplikacji wzmacnianej AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie procesów i metodologii rozwoju oprogramowania
- Doświadczenie w programowaniu w języku Python
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
Odbiorcy kursu
- Programiści oprogramowania
- Inżynierowie oprogramowania
- Kierownicy i menedżerowie techniczni
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Wiedza wykładowcy w zaawansowanym użytkowaniu copilota oraz wystarczająca i efektywna praktyczna sesja
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję