Course Outline

Εισαγωγή στο AIASE

  • Επισκόπηση της τεχνητής νοημοσύνης στη μηχανική λογισμικού
  • Ιστορία και εξέλιξη του AIASE
  • Βασικές έννοιες και ορολογία

Τεχνολογίες AI στην ανάπτυξη λογισμικού

  • Βασικά στοιχεία μηχανικής μάθησης
  • Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για κώδικα
  • Νευρωνικά δίκτυα και μοντέλα βαθιάς μάθησης

Αυτοματοποίηση ανάπτυξης λογισμικού με AI

  • Εργαλεία AI για τη δημιουργία κώδικα λέβητα
  • Αυτοματοποιημένη ανακατασκευή και βελτιστοποίηση κώδικα
  • Δημιουργία κωδικών δοκιμής λειτουργικών και μονάδων
  • Σχεδιασμός και βελτιστοποίηση δοκιμαστικής περίπτωσης με τη βοήθεια AI

Βελτίωση της ποιότητας κώδικα με AI

  • AI για ανίχνευση σφαλμάτων και αναθεωρήσεις κώδικα
  • Προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για τη συντήρηση λογισμικού
  • Εργαλεία στατικής και δυναμικής ανάλυσης με τεχνητή νοημοσύνη
  • Αυτοματοποιημένες τεχνικές εντοπισμού σφαλμάτων
  • Εντοπισμός και επιδιόρθωση σφαλμάτων βάσει AI

AI στο DevOps και Συνεχής Ενοποίηση/Συνεχής Ανάπτυξη (CI/CD)

  • AI για βελτιστοποίηση κατασκευής και ανάπτυξη
  • Τεχνητή Νοημοσύνη στην παρακολούθηση και την ανάλυση καταγραφής
  • Προγνωστικά μοντέλα για αγωγούς CI/CD
  • Αυτοματοποίηση δοκιμών βάσει AI σε ροές εργασίας CI/CD
  • AI για ανίχνευση και επίλυση σφαλμάτων σε πραγματικό χρόνο

AI για Documentation και Γνώση Management

  • Αυτοματοποιημένη δημιουργία εγγράφων και τεκμηρίωσης
  • Εξαγωγή γνώσης από βάσεις κωδικών
  • AI για αναζήτηση και επαναχρησιμοποίηση κώδικα

Ηθικές Θεωρήσεις και Προκλήσεις

  • Προκατάληψη και δικαιοσύνη στα εργαλεία AI
  • Θέματα πνευματικής ιδιοκτησίας και αδειοδότησης
  • Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στη μηχανική λογισμικού

Hands-On Projects και Case Studies

  • Εργασία με δημοφιλή εργαλεία AI στη μηχανική λογισμικού
  • Μελέτες περίπτωσης του AIASE στη βιομηχανία
  • Έργο Capstone: Ανάπτυξη μιας εφαρμογής λογισμικού επαυξημένης με AI

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Κατανόηση διαδικασιών και μεθοδολογιών ανάπτυξης λογισμικού
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό σε Python
  • Βασικές γνώσεις εννοιών μηχανικής μάθησης

Ακροατήριο

  • προγραμματιστές λογισμικού
  • Μηχανικοί Λογισμικού
  • Τεχνικοί υπεύθυνοι και διευθυντές
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

Testimonials (7)

Related Courses

Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems

35 Hours

Robot Framework: Keyword Driven Acceptance Testing

14 Hours

Serenity BDD for Automated Acceptance Tests

7 Hours

Behat: Behavior Driven Development (BDD) with PHP

14 Hours

JBehave: BDD with Java

7 Hours

Related Categories