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

Nombre de participants


Prix par participant

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