Kursplan

Introduktion till AIASE

  • Översikt över AI i programutveckling
  • Historien och utvecklingen av AIASE
  • Nyckelbegrepp och terminologi

AI-teknologier i programutveckling

  • Grunderna i maskininlärning
  • Bearbetning av naturligt språk (NLP) för kod
  • Neurala nätverk och djupinlärningsmodeller

Automatisering av programutveckling med AI

  • AI-verktyg för generering av standardkod
  • Automatisk kodrefaktorering och optimering
  • Generering av funktionell och enhetstestkod
  • AI-stödd design och optimering av testfall

Förbättring av kodkvalitet med AI

  • AI för felupptäckt och kodgranskning
  • Prediktiv analys för programunderhåll
  • AI-drivna statiska och dynamiska analysverktyg
  • Automatiserade felsökningsmetoder
  • AI-styrd felpositionering och reparations

AI i DevOps och Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

  • AI för byggoptimering och distribution
  • AI i övervakning och logganalys
  • Prediktiva modeller för CI/CD-pipelines
  • AI-baserad testautomatisering i CI/CD-flöden
  • AI för realtidsfelupptäckt och -åtgärd

AI för Documentation och Knowledge Management

  • Automatisk generering av dokumentationssträngar och dokumentation
  • Kunskapsutvinning från kodbaser
  • AI för kodsökning och återanvändning

Etiska överväganden och utmaningar

  • Fördomar och rättvisa i AI-verktyg
  • Äganderätt och licensfrågor
  • Framtiden för AI i programutveckling

Praktiska projekt och fallstudier

  • Arbete med populära AI-verktyg i programutveckling
  • Fallstudier av AIASE i industrin
  • Avslutande projekt: Utveckling av en AI-augmenterad programapplikation

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Förståelse för programvaruutvecklingsprocesser och metodik
  • Erfarenhet av programmering i Python
  • Grundläggande kunskaper om maskininlärningsbegrepp

Målgrupp

  • Programutvecklare
  • Programvaruingenjörer
  • Tekniska ledare och chefer
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (1)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier