感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程時長 14 時間:
課程簡介
需求與規劃階段的 AI 應用
- 使用 NLP 和 LLMs 進行需求分析
- 將利益相關者的輸入轉化為 Epic 和用戶故事
- 利用 AI 工具進行故事精煉及驗收標準生成
AI 增強的設計與架構
- 使用 AI 建模系統組件及其依賴關係
- 生成架構圖及 UML 建議
- 透過基於提示(Prompt-based)的系統推理進行設計驗證
AI 增强的開發工作流
- AI 輔助代碼生成及基礎架構搭建(Boilerplate Scaffolding)
- 使用 LLMs 進行代碼重構及性能優化
- 將 AI 工具整合至 IDE(例如:Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
AI 驅動的測試
- 使用 AI 模型生成單元測試及集成測試
- AI 輔助的回歸分析及測試維護
- 利用 AI 進行探索性測試及邊界條件測試生成
文檔、審查與知識分享
- 從代碼及 API 自動生成文檔
- 使用 AI 提示及檢查清單自動化代碼審查
- 利用對話式 AI 創建知識庫及常見問題解答(FAQs)
CI/CD 與部署自動化中的 AI
- AI 增強的管道優化及基於風險的測試
- 智能灰度發布(Canary Release)及回滾建議
- AI 在部署驗證及部署後分析中的應用
治理、倫理與實施策略
- 確保負責任地利用 AI,並避免生成代碼中的偏見
- AI 輔助工作流中的審計與合規性
- 制定在 SDLC 各階段分階段採用 AI 的路線圖
總結與後續步驟
最低要求
- 了解軟件開發生命週期(SDLC)的基本概念
- 具備軟件架構或團隊領導經驗
- 熟悉 DevOps、敏捷實踐或 SDLC 相關工具
目標受眾
- 軟件架構師
- 開發負責人
- 工程經理
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯