Struttura del corso
Introduzione all’AIASE
- Panoramica sull’impiego dell’intelligenza artificiale nell’ingegneria del software
- Storia ed evoluzione dell’AIASE
- Concetti fondamentali e terminologia specifica
Tecnologie di Intelligenza Artificiale nello Sviluppo Software
- Nozioni di base sul machine learning
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) applicata al codice
- Reti neurali e modelli di deep learning
Automazione dello Sviluppo Software tramite l’Intelligenza Artificiale
- Strumenti basati sull’IA per generare codice di base
- Refactoring e ottimizzazione automatica del codice
- Generazione automatica di codice per test funzionali e unitari
- Progettazione e ottimizzazione di casi di test supportati dall’IA
Miglioramento della Qualità del Codice tramite l’Intelligenza Artificiale
- Utilizzo dell’IA per il rilevamento di bug e la revisione del codice
- Analisi predittiva finalizzata alla manutenzione software
- Strumenti di analisi statica e dinamica potenziati dall’intelligenza artificiale
- Tecniche automatiche di debugging
- Localizzazione e correzione dei difetti mediante metodi basati sull’IA
L’Intelligenza Artificiale nei Processi DevOps e nella Continua Integrazione/Delleployment (CI/CD)
- Applicazione dell’IA all’ottimizzazione della compilazione e del deployment
- Monitoraggio e analisi dei log assistiti dall’intelligenza artificiale
- Modelli predittivi impiegati nei flussi di lavoro CI/CD
- Automatizzazione dei test in ambienti CI/CD grazie all’IA
- Rilevamento e risoluzione tempestiva degli errori supportati dall’intelligenza artificiale
L’Intelligenza Artificiale nella Documentazione e nella Gestione delle Conoscenze
- Generazione automatica di documentazione e descrizioni tecniche del codice
- Estrazione intelligente di informazioni rilevanti dai progetti software
- Utilizzo dell’IA per la ricerca e il riutilizzo di codice esistente
Considerazioni Etiche e Sfide Associate all’Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale
- Bias e equità nell’utilizzo degli strumenti basati sull’IA
- Aspetti legati alla proprietà intellettuale e alle licenze software
- Prospettive future dell’intelligenza artificiale nell’ambito dell’ingegneria del software
Progetti Pratici e Studio di Casi Reali
- Interazione con i principali strumenti IA adoperati in ambito software
- Analisi approfondita di casi d’uso reali nell’AIASE
- Progetto finale: sviluppare un’applicazione software potenziata dall’intelligenza artificiale
Sintesi e Passi Futuri
Requisiti
- Conoscenza dei processi e delle metodologie di sviluppo software
- Esperienza nella programmazione in Python
- Conoscenze di base sui concetti fondamentali del machine learning
Destinatari
- Sviluppatori software
- Ingegneri del software
- Leader tecnici e manager informatici
Recensioni (1)
Shane aveva preparato tutto in anticipo, garantendo così la possibilità di fare un seguito e di svolgere anche esercizi pratici.
Navneet Rehsi - Tactica
Corso - AI-Augmented Software Engineering (AIASE)
Traduzione automatica