Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à AIASE
- Aperçu de l'IA dans l'ingénierie logicielle
- Histoire et évolution d'AIASE
- Concepts clés et terminologie
Technologies d'IA dans le développement de logiciels
- Bases de l'apprentissage automatique
- Traitement du langage naturel (NLP) pour le code
- Réseaux neuronaux et modèles d'apprentissage profond
Automatisation du développement de logiciels avec l'IA
- Outils d'IA pour la génération de code de base
- Réfactoring et optimisation automatiques du code
- Génération de tests fonctionnels et unitaires
- Conception et optimisation assistées par l'IA des cas de test
Amélioration de la qualité du code avec l'IA
- Détection de bugs et revues de code assistées par l'IA
- Analyse prédictive pour la maintenance des logiciels
- Outils d'analyse statique et dynamique alimentés par l'IA
- Techniques de débogage automatisées
- Localisation et réparation des erreurs assistées par l'IA
IA dans les DevOps et l'intégration/déploiement continu (CI/CD)
- Optimisation des builds et déploiements assistés par l'IA
- 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 d'erreurs en temps réel assistées par l'IA
IA pour la documentation et la gestion des connaissances
- Génération automatique de docstrings et de documentation
- Extraction de connaissances à partir des bases de code
- Recherche et réutilisation de code assistées par l'IA
Considérations éthiques et défis
- Biais et justice dans les outils d'IA
- Propriété intellectuelle et problèmes de licence
- Avenir de l'IA dans l'ingénierie logicielle
Projets pratiques et études de cas
- Travail avec des outils d'IA populaires en ingénierie logicielle
- Études de cas de l'application d'AIASE dans l'industrie
- Projet final : Développement d'une application logicielle augmentée par l'IA
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des processus et méthodologies de développement de logiciels
- Expérience en programmation avec Python
- Connaissances de base des concepts d'apprentissage automatique
Public cible
- Développeurs logiciels
- Ingénieurs logiciels
- Responsables techniques et managers
14 heures
Nos clients témoignent (1)
Connaissances approfondies du conférencier sur l'utilisation avancée de Copilot et séance pratique suffisante et efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique