Plan du cours
Introduction à AIASE
- Aperçu de l'IA dans l'ingénierie logicielle
- Histoire et évolution d'AIASE
- Concepts clés et terminologie
Technologies d'IA dans le développement de logiciels
- Bases de l'apprentissage automatique
- Traitement du langage naturel (NLP) pour le code
- Réseaux neuronaux et modèles d'apprentissage profond
Automatisation du développement de logiciels avec l'IA
- Outils d'IA pour la génération de code de base
- Réfactoring et optimisation automatiques du code
- Génération de tests fonctionnels et unitaires
- Conception et optimisation assistées par l'IA des cas de test
Amélioration de la qualité du code avec l'IA
- Détection de bugs et revues de code assistées par l'IA
- Analyse prédictive pour la maintenance des logiciels
- Outils d'analyse statique et dynamique alimentés par l'IA
- Techniques de débogage automatisées
- Localisation et réparation des erreurs assistées par l'IA
IA dans les DevOps et l'intégration/déploiement continu (CI/CD)
- Optimisation des builds et déploiements assistés par l'IA
- IA dans la surveillance et l'analyse des journaux
- Modèles prédictifs pour les pipelines CI/CD
- Automatisation des tests basée sur l'IA dans les flux de travail CI/CD
- Détection et résolution d'erreurs en temps réel assistées par l'IA
IA pour la documentation et la gestion des connaissances
- Génération automatique de docstrings et de documentation
- Extraction de connaissances à partir des bases de code
- Recherche et réutilisation de code assistées par l'IA
Considérations éthiques et défis
- Biais et justice dans les outils d'IA
- Propriété intellectuelle et problèmes de licence
- Avenir de l'IA dans l'ingénierie logicielle
Projets pratiques et études de cas
- Travail avec des outils d'IA populaires en ingénierie logicielle
- Études de cas de l'application d'AIASE dans l'industrie
- Projet final : Développement d'une application logicielle augmentée par l'IA
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des processus et méthodologies de développement de logiciels
- Expérience en programmation avec Python
- Connaissances de base des concepts d'apprentissage automatique
Public cible
- Développeurs logiciels
- Ingénieurs logiciels
- Responsables techniques et managers
Nos clients témoignent (2)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique
Formateur capable d'ajuster le niveau du cours pendant la formation pour correspondre à notre niveau de compréhension sur le sujet, afin que nous puissions acquérir des connaissances plus utiles qui nous aideront davantage à maîtriser les outils dans notre travail quotidien.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique