Cursusaanbod
Inleiding tot AIASE
- Overzicht van AI in software engineering
- Geschiedenis en evolutie van AIASE
- Kernconcepten en terminologie
AI-Technologieën in Softwareontwikkeling
- Basisprincipes van machine learning
- Natuurlijke taalverwerking (NLP) voor code
- Neuronale netwerken en deep learning-modellen
Softwareontwikkeling Automatiseren met AI
- AI-tools voor het genereren van sjablooncode
- Geautomatiseerde codeherstructurering en -optimalisatie
- Genereren van functionele en unit test-code
- AI-geassisteerd ontwerp en optimalisatie van testgevallen
Codekwaliteit Versterken met AI
- AI voor bugdetectie en codebeoordelingen
- Voorspellende analytics voor softwareonderhoud
- AI-gedreven statische en dynamische analyse-tools
- Geautomatiseerde foutopsporingstechnieken
- AI-gestuurde foutlocalisatie en -reparatie
AI in DevOps en Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
- AI voor build-optimalisatie en implementatie
- AI in monitoring en loganalyse
- Voorspellingsmodellen voor CI/CD-pipelines
- AI-gebaseerde testautomatisering in CI/CD-werkstromen
- AI voor real-time foutdetectie en -oplossing
AI voor Documentatie en Kennismanagement
- Geautomatiseerde generatie van docstrings en documentatie
- Kennisextractie uit codebases
- AI voor codesearch en -hergebruik
Ethische Overwegingen en Uitdagingen
- Bias en rechtvaardigheid in AI-tools
- Intellectueel eigendom en licentieproblemen
- Toekomst van AI in software engineering
Hands-on Projecten en Casestudies
- Werken met populaire AI-tools in software engineering
- Casestudies van AIASE in de industrie
- Slotproject: Ontwikkelen van een AI-versterkte softwaretoepassing
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Kennis van softwareontwikkelingsprocessen en -methodologieën
- Ervaring met programmeren in Python
- Basisbegrip van machine learning-concepten
Doelgroep
- Softwareontwikkelaars
- Software ingenieurs
- Technische leidinggevenden en managers
Getuigenissen (2)
Ik heb kennis gemaakt met de Streamlit-bibliotheek voor Python en ik zal zeker proberen deze te gebruiken om de toepassingen van mijn team, die zijn gemaakt met R Shiny, te verbeteren.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Cursus - GitHub Copilot for Developers
Automatisch vertaald
Trainer die de moeilijkheidsgraad van de cursus tijdens het trainingstijd kan aanpassen om bij ons begrip van het onderwerp te passen, zodat we meer nuttige kennis kunnen opdoen die ons verder kan helpen bij het benutten van de tools in ons dagelijks werk.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Cursus - Intermediate GitHub Copilot
Automatisch vertaald