課程簡介

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

最低要求

  • 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 時間:

人數


每位參與者的報價

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