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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
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (1)

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