课程大纲

AIASE简介

  • 软件工程中的人工智能概述
  • AIASE的历史和演变
  • 关键概念和术语

软件开发中的人工智能技术

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

利用 AI 实现软件开发自动化

  • 用于生成样板代码的 AI 工具
  • 自动代码重构和优化
  • 功能和单元测试代码生成
  • AI 辅助测试用例设计和优化

利用 AI 提高代码质量

  • 用于错误检测和代码审查的 AI
  • 软件维护的预测分析
  • 人工智能驱动的静态和动态分析工具
  • 自动调试技术
  • AI驱动的故障定位和修复

AI 在 DevOps 和持续集成/持续部署 (CI/CD) 中的应用

  • 用于构建优化和部署的 AI
  • AI在监控和日志分析中的应用
  • CI/CD 管道的预测模型
  • CI/CD 工作流中基于 AI 的测试自动化
  • 用于实时错误检测和解决的人工智能

人工智能 Documentation 和知识 Management

  • 自动生成文档字符串和文档
  • 从代码库中提取知识
  • 用于代码搜索和重用的 AI

伦理考虑与挑战

  • 人工智能工具中的偏见和公平性
  • 知识产权和许可问题
  • 人工智能在软件工程中的未来

实践项目和案例研究

  • 在软件工程中使用流行的 AI 工具
  • AIASE在工业中的案例研究
  • 顶点项目:开发 AI 增强软件应用程序

摘要和后续步骤

要求

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

观众

  • 软件开发人员
  • 软件工程师
  • 技术主管和经理
 14 小时

人数



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