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Plan du cours

Introduction à l'AIASE

  • Aperçu de l'IA dans le génie logiciel
  • Histoire et évolution de l'AIASE
  • Concepts clés et terminologie

Technologies de l'IA dans le développement logiciel

  • Fondamentaux de l'apprentissage automatique
  • Traitement du langage naturel (TLN) pour le code
  • Réseaux neuronaux et modèles d'apprentissage profond

Automatisation du développement logiciel avec l'IA

  • Outils d'IA pour la génération de code boilerplate
  • Refactoring et optimisation automatisés du code
  • Génération de code de tests fonctionnels et unitaires
  • Conception et optimisation automatisées des cas de test assistées par l'IA

Amélioration de la qualité du code avec l'IA

  • IA pour la détection de bogues et les revues de code
  • Analytique prédictive pour la maintenance logicielle
  • Outils d'analyse statique et dynamique alimentés par l'IA
  • Techniques de débogage automatisées
  • Localisation et réparation des erreurs pilotées par l'IA

IA dans DevOps et Intégration Continue/Déploiement Continu (CI/CD)

  • IA pour l'optimisation de la compilation et le déploiement
  • 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 workflows CI/CD
  • IA pour la détection et la résolution d'erreurs en temps réel

IA pour la documentation et la gestion des connaissances

  • Génération automatisée de docstrings et de documentation
  • Extraction de connaissances à partir de bases de code
  • IA pour la recherche et la réutilisation de code

Considérations éthiques et défis

  • Biais et équité dans les outils d'IA
  • Questions de propriété intellectuelle et de licence
  • L'avenir de l'IA dans le génie logiciel

Projets pratiques et études de cas

  • Travail avec des outils d'IA populaires en génie logiciel
  • Études de cas d'AIASE dans l'industrie
  • Projet final : Développement d'une application logicielle augmentée par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des processus et méthodologies de développement logiciel
  • De l'expérience en programmation en Python
  • Des connaissances de base en concepts d'apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs de logiciels
  • Ingénieurs du logiciel
  • Chefs de projet techniques et gestionnaires
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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