聯繫我們

課程簡介

AIASE入門

  • 軟體工程中AI的概覽
  • AIASE的歷史與演進
  • 核心概念與術語

軟體開發中的AI技術

  • 機器學習基礎
  • 用於程式碼的自然語言處理(NLP)
  • 神經網路與深度學習模型

利用AI自動化軟體開發

  • 用於產生样板程式碼的AI工具
  • 自動化的程式碼重構與優化
  • 功能測試與單元測試程式碼產生
  • AI協助的測試案例設計與優化

利用AI提升程式碼品質

  • 用於偵錯與程式碼審查的AI
  • 用於軟體維護的預測分析
  • AI驅動的靜態與動態分析工具
  • 自動化除錯技術
  • AI驅動的問題定位與修復

DevOps與持續整合/持續部署(CI/CD)中的AI

  • 用於建置優化與部署的AI
  • AI在監控與日誌分析中的應用
  • CI/CD管線的預測模型
  • CI/CD工作流程中基於AI的測試自動化
  • 用於即時錯誤偵測與解決的AI

AI用於文件與知識管理

  • 自動產生註解與文件
  • 從程式碼庫中萃取知識
  • 用於程式碼搜尋與複用的AI

倫理考量與挑戰

  • AI工具中的偏誤與公平性
  • 智慧財產權與授權問題
  • AI在軟體工程中的未來發展

實作專案與案例研究

  • 使用業界流行的AI工具進行軟體開發
  • AIASE在行業中的案例研究
  • 最終專案:開發一個AI增強型軟體應用程式

總結與下一步

最低要求

  • 了解軟體開發流程與方法論
  • 具備Python程式設計經驗
  • 基本機器學習概念知識

受眾

  • 軟體開發人員
  • 軟體工程師
  • 技術主管與經理
 14 小時

客戶評論 (1)

課程分類