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課程簡介

需求與規劃階段的 AI 應用

  • 使用自然語言處理 (NLP) 和大型語言模型進行需求分析
  • 將利害關係人輸入轉化為 Epic 和使用者故事
  • 使用 AI 工具進行故事精煉及驗收標準生成

AI 增強的設計與架構

  • 使用 AI 模擬系統組件與依賴關係
  • 生成架構圖與 UML 建議
  • 透過提示驅動系統推理進行設計驗證

AI 增強的開發工作流

  • AI 輔助程式碼生成與样板結構搭建
  • 使用 LLMs 進行程式碼重構與效能改進
  • 將 AI 工具整合至 IDE(例如 Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)

AI 測試

  • 使用 AI 模型生成單元與整合測試
  • AI 輔助回歸分析與測試維護
  • 使用 AI 進行探索性與邊界案例生成

文件、審查與知識共享

  • 從程式碼和 API 自動生成文件
  • 使用 AI 提示與檢查表自動化程式碼審查
  • 使用對話式 AI 建立知識庫與常見問題解答 (FAQ)

CI/CD 與部署自動化中的 AI

  • AI 增強的管線優化與風險導向測試
  • 智能藍綠部署(canary release)與回滾建議
  • AI 在部署驗證與事後分析中的應用

治理、倫理與實施策略

  • 確保負責任的 AI 使用,避免生成程式碼中的偏見
  • 審計與合規性於 AI 輔助工作流中
  • 建立跨 SDLC 分階段採用 AI 的路線圖

總結與下一步

最低要求

  • 理解軟體開發生命週期概念
  • 具備軟體架構或團隊領導經驗
  • 熟悉 DevOps、敏捷實踐或 SDLC 工具

受眾對象

  • 軟體架構師
  • 開發主管
  • 工程經理
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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