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
Recensioni (2)
Ho acquisito una conoscenza riguardante la libreria Streamlit di Python e sicuramente cercherò di utilizzarla per migliorare le applicazioni del mio team, che sono sviluppate con R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Corso - GitHub Copilot for Developers
Traduzione automatica
Istruttore capace di regolare il livello del corso durante la formazione per adattarlo al nostro livello di comprensione dell'argomento, in modo da acquisire una conoscenza più utile che ci aiuterà ulteriormente a sfruttare gli strumenti nel nostro lavoro quotidiano.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica