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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
Nos clients témoignent (1)
Shane avait tout préparé à l'avance, ce qui nous a permis de faire du suivi et de pratiquer de manière concrète.
Navneet Rehsi - Tactica
Formation - AI-Augmented Software Engineering (AIASE)
Traduction automatique