Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην AIASE
- Περιγραφή της τεχνητής νοημοσύνης στη μεταγωγή λογισμικού
- Ιστορία και εξέλιξη της AIASE
- Κύριες εννοιές και όροι
Τεχνολογία AI στην Ανάπτυξη Λογισμικού
- Βασικές γνώσεις μηχανικής μάθησης
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για κώδικα
- Νευρωνικά δίκτυα και μοντέλα βαθιάς μάθησης
Αυτοματοποίηση Ανάπτυξης Λογισμικού με AI
- Εργαλεία AI για τη δημιουργία βασικού κώδικα
- Αυτόματη προσαρμογή και βελτίωση κώδικα
- Δημιουργία κώδικα δοκιμών και μοναδικής εξέτασης
- Αυτόματη σχεδίαση και βελτίωση περιπτώσεων δοκιμής με AI
Βελτίωση Ποιότητας Κώδικα με AI
- AI για την ανίχνευση λάθων και την εξέταση κώδικα
- Προϊόντα προβλέψεων για διαχείριση λογισμικού
- Εργαλεία AI για στατική και δυναμική ανάλυση
- Αυτόματες τεχνικές δοκιμής
- AI-δρομηγόρος ανίχνευση και επισκευή λάθων
Τεχνητή Νοημοσύνη στα DevOps και Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
- AI για βελτίωση ποιότητας και διαθέσιμου
- Τεχνητή νοημοσύνη στην επίβλεψη και την ανάλυση καταγραφών
- Προϊόντα προβλέψεων για CI/CD πίπες
- Αυτομάτη δοκιμή με τη χρήση AI σε αποδοχές CI/CD
- AI για πραγματικό δίκτυο εντοπισμού και λύση λαθών
Αυτομάτη Δημιουργία Εγγραφής και Διαχείριση Γνώσης με AI
- Αυτομάτη δημιουργία docstrings και εγγραφής
- Εξόδωση γνώσεων από τον κώδικα
- AI για αναζήτηση και επανάχρηση κώδικα
Ευαισθητοποίηση και Προβλήματα
- Προκατάληψη και δικαιοσύνη σε εργαλεία AI
- Νομικά προβλήματα περιουσίας και δικαιωμάτων χρήσης
- Μέλλον της AI στη μεταγωγή λογισμικού
Χειροντίνες Έργα και Σπουδές Περιπτώσεων
- Δουλειά με δημοφιλή εργαλεία AI στην ανάπτυξη λογισμικού
- Σπουδές περιπτώσεων για τη χρήση AIASE στη βιομηχανία
- Κεφάλαιο: Ανάπτυξη εφαρμογής λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση των διαδικασιών και μεθοδολογιών ανάπτυξης λογισμικού
- Εμπειρία προγραμματισμού σε Python
- Βασική γνώση των εννοιών μηχανικής μάθησης
Αυδιένσια
- Αναπτυξιώντες λογισμικό
- Μηχανικοί πληροφορικής
- Τεχνικές αρχηγίες και διάχυτες υπηρεσίες
Σχόλια (2)
Άρχισα να κατανοώ τη βιβλιοθήκη Streamlit στο Python και σίγουρα θα προσπαθήσω να τη χρησιμοποιήσω για να βελτιώσω εφαρμογές που αναπτύσσονται στο ομάδα μου με το R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Κομμάτι - GitHub Copilot for Developers
Μηχανική Μετάφραση
Ο καθηγητής μπορεί να προσαρμόσει το επίπεδο του μαθήματος κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, για να ανταποκρίνεται στο επίπεδο κατανόησής μας στο θέμα. Αυτό μας επιτρέπει να κερδίσουμε πιο χρήσιμη γνώση, η οποία θα μας βοηθήσει στον ακόλουθο τρόπο να εξαξιοποιούμε τα εργαλεία στην καθημερινή μας εργασία.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Κομμάτι - Intermediate GitHub Copilot
Μηχανική Μετάφραση