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课程大纲
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
要求
- 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
14 小时