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Plan du cours

Introduction à l'AIASE

  • Aperçu de l'IA dans l'ingénierie logicielle.
  • Histoire et évolution de l'AIASE.
  • Concepts clés et terminologie.

Technologies IA dans le développement logiciel

  • Les bases de l'apprentissage automatique.
  • Le traitement du langage naturel (NLP) pour le code.
  • Les réseaux neuronaux et les modèles d'apprentissage profond.

Automatiser le développement logiciel avec l'IA

  • Outils d'IA pour générer du code de base.
  • Refactoring et optimisation automatisés du code.
  • Génération de code pour les tests fonctionnels et unitaires.
  • Conception et optimisation assistées par l'IA des cas de test.

Améliorer la qualité du code avec l'IA

  • Détection des bugs et revues de code assistées par l'IA.
  • Analytique prédictive pour la maintenance logicielle.
  • Outils d'analyse statique et dynamique propulsés par l'IA.
  • Techniques de débogage automatisées.
  • Localisation et réparation des défauts basées sur l'IA.

IA dans DevOps et l'intégration/déploiement continus (CI/CD)

  • Optimisation de la construction et déploiement assistés par l'IA.
  • L'IA dans la surveillance et l'analyse des journaux.
  • Modèles prédictifs pour les pipelines CI/CD.
  • Automatisation des tests basée sur l'IA dans les flux de travail CI/CD.
  • Détection et résolution des erreurs en temps réel par l'IA.

Documentation et gestion des connaissances avec l'IA

  • Génération automatisée de docstrings et de documentation.
  • Extraction de connaissances depuis les bases de code.
  • Recherche et réutilisation de code assistées par l'IA.

Considérations éthiques et défis

  • Biais et équité dans les outils d'IA.
  • Questions relatives à la propriété intellectuelle et aux licences.
  • L'avenir de l'IA dans l'ingénierie logicielle.

Projets pratiques et études de cas

  • Utilisation d'outils d'IA populaires en ingénierie logicielle.
  • Études de cas d'AIASE dans l'industrie.
  • Projet terminal : développement d'une application logicielle augmentée par l'IA.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des processus et méthodologies de développement logiciel.
  • De l'expérience en programmation en Python.
  • Des connaissances de base sur les concepts d'apprentissage automatique.

Audience cible

  • Développeurs de logiciels.
  • Ingénieurs logiciel.
  • Chefs techniques et managers.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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