Struttura del corso
Introduzione all'AIASE
- Panoramica dell'IA nell'ingegneria del software
- Storia ed evoluzione dell'AIASE
- Concetti chiave e terminologia
Tecnologie di intelligenza artificiale nello sviluppo software
- Nozioni di base sull'apprendimento automatico
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per il codice
- Reti neurali e modelli di deep learning
Automatizzare lo sviluppo del software con l'intelligenza artificiale
- Strumenti di intelligenza artificiale per la generazione di codice boilerplate
- Refactoring e ottimizzazione automatizzati del codice
- Generazione di codice di test funzionali e unitari
- Progettazione e ottimizzazione di casi di test assistiti dall'intelligenza artificiale
Migliorare la qualità del codice con l'intelligenza artificiale
- Intelligenza artificiale per il rilevamento di bug e la revisione del codice
- Analisi predittiva per la manutenzione del software
- Strumenti di analisi statica e dinamica basati sull'intelligenza artificiale
- Tecniche di debug automatizzato
- Localizzazione e riparazione dei guasti basata sull'intelligenza artificiale
Intelligenza artificiale in DevOps e integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD)
- Intelligenza artificiale per l'ottimizzazione e la distribuzione della build
- L'intelligenza artificiale nel monitoraggio e nell'analisi dei log
- Modelli predittivi per pipeline CI/CD
- Automazione dei test basata sull'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro CI/CD
- Intelligenza artificiale per il rilevamento e la risoluzione degli errori in tempo reale
IA per Documentation e Conoscenza Management
- Generazione automatizzata di docstring e documentazione
- Estrazione di conoscenza dalle basi di codice
- Intelligenza artificiale per la ricerca e il riutilizzo del codice
Considerazioni e sfide etiche
- Bias ed equità negli strumenti di IA
- Proprietà intellettuale e questioni relative alle licenze
- Il futuro dell'IA nell'ingegneria del software
Progetti pratici e casi di studio
- Lavorare con i più diffusi strumenti di intelligenza artificiale nell'ingegneria del software
- Casi di studio di AIASE nell'industria
- Progetto Capstone: sviluppo di un'applicazione software potenziata dall'intelligenza artificiale
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei processi e delle metodologie di sviluppo del software
- Esperienza con la programmazione in Python
- Conoscenza di base dei concetti di machine learning
Pubblico
- Sviluppatori di software
- Ingegneri del software
- Responsabili tecnici e manager
Recensioni (7)
Acquisizione di nuove informazioni.
Nada - Tamkeen Technologies
Corso - API Testing with Postman
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Metodo di insegnamento
Negritu - OMNIASIG VIENNA INSURANCE GROUP S.A.
Corso - SoapUI for API Testing
Traduzione automatica
Mi è piaciuto tutto perché è tutto nuovo per me e posso vedere il valore aggiunto che può suonare al mio lavoro.
Zareef - BMW South Africa
Corso - Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems
Traduzione automatica
Gli esercizi pratici, il buon umore dell'allenatore. Un grande ringraziamento ad Augustin per essere riuscito a mettere una buona atmosfera a distanza per i partecipanti che non vede. Questo rende l'allenamento piacevole e interessante.
Jean-Noël - Cegid
Corso - TestComplete
Traduzione automatica
Approccio molto bello all'argomento e basato su esempi pratici
Tomasz - Biuro Rachunkowe Magda Sp. z o.o.
Corso - Automate Windows Desktop Applications with AutoIt
Traduzione automatica
To get acquainted with the screenplay pattern and learn why this is better dan the old pattern.
Peter Moors
Corso - Serenity BDD for Automated Acceptance Tests
L'allenatore era cordiale e ben parlato. Si vedeva che sapeva di cosa stava parlando.
Tom - Leeds Building Society
Corso - SpecFlow: Implementing BDD for .NET
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