Struttura del corso

Introduzione all'AIASE

  • Panoramica dell'IA nell'ingegneria del software
  • Storia ed evoluzione dell'AIASE
  • Concetti e terminologia chiave

Tecnologie AI nello Sviluppo Software

  • Fondamenti del machine learning
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per il codice
  • Reti neurali e modelli di deep learning

Automatizzazione dello Sviluppo Software con AI

  • Strumenti AI per la generazione di codice boilerplate
  • Rifattorizzazione e ottimizzazione del codice automatizzate
  • Generazione di test funzionali e unitari
  • Progettazione e ottimizzazione dei casi di test assistiti da AI

Miglioramento della Qualità del Codice con AI

  • AI per la rilevazione degli errori e le revisioni del codice
  • Analisi predittiva per la manutenzione software
  • Strumenti di analisi statica e dinamica basati su AI
  • Tecniche di debugging automatizzato
  • Localizzazione e riparazione delle anomalie guidate da AI

AI in DevOps e Integrazione Continua/Distribuzione Continua (CI/CD)

  • AI per l'ottimizzazione dei build e la distribuzione
  • AI in monitoraggio e analisi dei log
  • Modelli predittivi per le pipeline CI/CD
  • Automazione del test basata su AI nei flussi di lavoro CI/CD
  • AI per la rilevazione e risoluzione degli errori in tempo reale

AI per Documentazione e Gestione della Conoscenza

  • Generazione automatizzata di docstrings e documentazione
  • Estrazione della conoscenza dai codici base
  • AI per la ricerca e riutilizzo del codice

Considerazioni Etiche e Sfide

  • Bias e equità negli strumenti AI
  • Problemi di proprietà intellettuale e licenze
  • Futuro dell'IA nell'ingegneria del software

Progetti Pratici e Studi di Caso

  • Lavorare con strumenti AI popolari in ingegneria del software
  • Studi di caso dell'AIASE nell'industria
  • Progetto finale: Sviluppo di un'applicazione software augmentata con AI

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione dei processi e metodologie di sviluppo software
  • Esperienza in programmazione con Python
  • Conoscenze basilari di concetti di machine learning

Pubblico Target

  • Sviluppatori software
  • Ingegneri software
  • Responsabili tecnici e manager
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Recensioni (1)

Corsi in Arrivo

Categorie relative