Plan Szkolenia
AI w fazie wymagań i planowania
- Wykorzystanie NLP i LLM do analizy wymagań
- Przekształcanie danych od interesariuszy w epiki i historie użytkowników
- Narzędzia AI do doskonalenia historii i generowania kryteriów akceptacji
Wspomagane AI projektowanie i architektura
- Wykorzystanie AI do modelowania komponentów systemu i zależności
- Generowanie diagramów architektury i sugestii UML
- Walidacja projektu poprzez systemowe rozumowanie oparte na promptach
Wspomagane AI procesy rozwoju
- Wspomagane AI generowanie kodu i tworzenie szablonów
- Refaktoryzacja kodu i poprawa wydajności za pomocą LLM
- Integracja narzędzi AI z IDE (np. Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Testowanie z wykorzystaniem AI
- Generowanie testów jednostkowych i integracyjnych za pomocą modeli AI
- Wspomagana AI analiza regresji i utrzymanie testów
- Generowanie przypadków eksploracyjnych i granicznych z wykorzystaniem AI
Dokumentacja, przegląd i dzielenie się wiedzą
- Automatyczne generowanie dokumentacji z kodu i API
- Automatyzacja przeglądów kodu za pomocą promptów i checklist AI
- Tworzenie baz wiedzy i FAQ z wykorzystaniem konwersacyjnej AI
AI w automatyzacji CI/CD i wdrażania
- Optymalizacja potoków i testowanie oparte na ryzyku z wykorzystaniem AI
- Inteligentne sugestie dotyczące wdrażania canary i wycofywania zmian
- Wykorzystanie AI w weryfikacji wdrożeń i analizie po wdrożeniu
Zarządzanie, etyka i strategia implementacji
- Zapewnienie odpowiedzialnego użycia AI i unikanie błędów w generowanym kodzie
- Audytowanie i zgodność w procesach wspomaganych przez AI
- Budowanie planu wdrożenia AI w SDLC w fazach
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji cyklu życia rozwoju oprogramowania
- Doświadczenie w architekturze oprogramowania lub zarządzaniu zespołem
- Znajomość DevOps, praktyk agile lub narzędzi SDLC
Grupa docelowa
- Architekci oprogramowania
- Liderzy zespołów deweloperskich
- Kierownicy inżynierii
Opinie uczestników (2)
Zdobyłem wiedzę na temat biblioteki Streamlit w Pythonie i na pewno spróbuję ją wykorzystać, aby ulepszyć aplikacje w moim zespole, które są tworzone w R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Szkolenie - GitHub Copilot for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Instruktor może dostosować poziom kursu podczas szkolenia do naszego zrozumienia tematu, dzięki czemu możemy zdobyć więcej przydatnej wiedzy, która dalej pomóc nam w wykorzystywaniu narzędzi w codziennej pracy.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję