Struttura del corso

Introduzione all'IASE (Intelligenza Artificiale nell'Ingegneria del Software)

  • Panoramica dell'intelligenza artificiale nell'ingegneria del software
  • Storia ed evoluzione dell'IASE
  • Concetti e terminologia chiave

Tecnologie AI nella Sviluppo Software

  • Nozioni di base sull'apprendimento automatico
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per il codice
  • Reti neurali e modelli di apprendimento profondo

Automatizzazione dello Sviluppo Software con AI

  • Strumenti AI per la generazione di codice boilerplate
  • Riformattazione e ottimizzazione automatiche del codice
  • Generazione di codice di test funzionale ed unitario
  • Progettazione e ottimizzazione automatica dei casi di test con AI

Miglioramento della Qualità del Codice con AI

  • AI per la rilevazione di bug e revisioni del codice
  • Analisi predittive per il mantenimento software
  • Strumenti AI abilitati da analisi statica ed dinamica
  • Tecniche automatiche di debug
  • Rilevazione e correzione di errori guidata dall'IA

AI nella DevOps e nell'Integrazione Continua/Distribuzione Continua (CI/CD)

  • AI per l'ottimizzazione del build ed il deployment
  • AI nella monitoraggio ed analisi dei log
  • Modelli predittivi per le pipeline CI/CD
  • Automazione basata su AI nei flussi di lavoro CI/CD
  • Rilevazione ed eliminazione automatica degli errori in tempo reale

AI per Documentation e Knowledge Management

  • Generazione automatica di docstring e documentazione
  • Estrazione delle conoscenze dai codici sorgenti
  • AI per la ricerca e riutilizzo del codice

Considerazioni Etiche e Sfide

  • Bias ed equità negli strumenti di IA
  • Problemi di diritto d'autore e licenze
  • Futuro dell'IA nell'ingegneria del software

Progetti Pratici ed Studi di Caso

  • Utilizzo degli strumenti AI popolari nell'ingegneria del software
  • Studi di caso sull'IASE in ambito industriale
  • Progetto di tirocinio: Sviluppo di un'applicazione software con l'aiuto dell'IA

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Una comprensione dei processi e delle metodologie di sviluppo del software
  • Esperienza con la programmazione in Python
  • Conoscenze di base dei concetti di apprendimento automatico

Pubblico di riferimento

  • Sviluppatori software
  • Ingegneri del software
  • Lead tecnici e manager
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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