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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。
- 用于代码的自然语言处理(NLP)。
- 神经网络和深度学习模型。
使用AI自动化软件开发
- 用于生成样板代码的AI工具。
- 自动代码重构和优化。
- 功能和单元测试代码生成。
- AI辅助的测试用例设计和优化。
使用AI提升代码质量
- 用于错误检测和代码审查的AI。
- 软件维护的预测分析。
- AI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。
DevOps和持续集成/持续部署(CI/CD)中的AI
- 用于构建优化和部署的AI。
- 监控和日志分析中的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。
- 用于实时错误检测和解决的AI。
文档和知识管理中的AI
- 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。
伦理考量和挑战
- AI工具中的偏见和公平性。
- 知识产权和许可问题。
- 软件工程中AI的未来。
实践项目和案例研究
- 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增强的软件应用程序。
总结和下一步
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
客户评论 (2)
我获得了关于Python中Streamlit库的知识,我肯定会尝试使用它来改进我们团队中基于R Shiny开发的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
课程 - GitHub Copilot for Developers
机器翻译
培训师能够在培训过程中根据我们对主题的理解水平调整课程难度,这样我们可以获得更多有用的知识,进一步帮助我们在日常工作中更好地运用这些工具。
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
课程 - Intermediate GitHub Copilot
机器翻译