課程簡介

AIASE簡介

  • 軟體工程中的人工智慧概述
  • AIASE的歷史和演變
  • 關鍵概念和術語

軟體開發中的人工智慧技術

  • 機器學習基礎知識
  • 代碼的自然語言處理 (NLP)
  • 神經網路和深度學習模型

利用 AI 實現軟體開發自動化

  • 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 輔助測試用例設計和優化

利用 AI 提高代碼品質

  • 用於錯誤檢測和代碼審查的 AI
  • 軟體維護的預測分析
  • 人工智慧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

AI 在 DevOps 和持續整合/持續部署 (CI/CD) 中的應用

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

人工智慧 Documentation 和知識 Management

  • 自動生成文件字串和文件
  • 從代碼庫中提取知識
  • 用於代碼搜索和重用的 AI

倫理考慮與挑戰

  • 人工智慧工具中的偏見和公平性
  • 智慧財產權和許可問題
  • 人工智慧在軟體工程中的未來

實踐專案和案例研究

  • 在軟體工程中使用流行的 AI 工具
  • AIASE在工業中的案例研究
  • 頂點專案:開發 AI 增強軟體應用程式

摘要和後續步驟

最低要求

  • 瞭解軟體開發流程和方法
  • 具有程式設計經驗 Python
  • 機器學習概念的基礎知識

觀眾

  • 軟體開發人員
  • 軟體工程師
  • 技術主管和經理
 14 時間:

人數



每位參與者的報價

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