課程簡介

AIASE簡介

  • 人工智能在軟件工程中的概述。
  • AIASE的歷史和演變。
  • 關鍵概念和術語。

軟件開發中的人工智能技術

  • 機器學習基礎。
  • 用於代碼的自然語言處理(NLP)。
  • 神經網絡和深度學習模型。

使用AI自動化軟件開發

  • 用於生成樣板代碼的AI工具。
  • 自動代碼重構和優化。
  • 功能和單元測試代碼生成。
  • AI輔助的測試用例設計和優化。

使用AI提升代碼質量

  • 用於錯誤檢測和代碼審查的AI。
  • 軟件維護的預測分析。
  • AI驅動的靜態和動態分析工具。
  • 自動調試技術。
  • AI驅動的故障定位和修復。

DevOps和持續集成/持續部署(CI/CD)中的AI

  • 用於構建優化和部署的AI。
  • 監控和日誌分析中的AI。
  • CI/CD管道的預測模型。
  • CI/CD工作流中的基於AI的測試自動化。
  • 用於即時錯誤檢測和解決的AI。

文檔和知識管理中的AI

  • 自動生成文檔字符串和文檔。
  • 從代碼庫中提取知識。
  • 用於代碼搜索和重用的AI。

倫理考量和挑戰

  • AI工具中的偏見和公平性。
  • 知識產權和許可問題。
  • 軟件工程中AI的未來。

實踐項目和案例研究

  • 使用流行的AI工具進行軟件工程。
  • 行業中的AIASE案例研究。
  • 畢業項目:開發一個AI增強的軟件應用程序。

總結和下一步

最低要求

  • 瞭解軟件開發流程和方法論。
  • 具備Python編程經驗。
  • 具備機器學習概念的基礎知識。

受衆

  • 軟件開發人員。
  • 軟件工程師。
  • 技術主管和經理。
 14 時間:

人數


每位參與者的價格

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