Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Ενότητα 1: Πλαίσιο, Πεδίο και Προκλήσεις Παράδοσης

  • Αυτόματο συμπλήρωμα έναντι αυτόνομης εκτέλεσης πολλαπλών βημάτων
  • Τυπικές παρανοήσεις σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη στην παράδοση λογισμικού
  • Γιατί μόνο καλύτερες εντολές δεν αρκούν
  • Εντοπισμός εργαλείων, πόντων και στόχων των συμμετεχόντων
  • Επιλογή του σωστού λειτουργικού μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης για ομάδες μηχανικής

Ενότητα 2: Εισαγωγή Προδιαγραφών και Δομημένη Ανάλυση

  • Δημιουργία δομικού αποθετηρίου εγγράφων ενδιαφερομένων
  • Τεχνικές εξαγωγής απαιτήσεων
  • Στρατηγικές τμηματοποίησης: δομική, σημασιολογική, ολισθαίνουσα παράθυρο
  • Διατήρηση εξαρτήσεων και διασταυρούμενων αναφορών
  • Εργασία με πίνακες, διαγράμματα, διαγράμματα ροής και μεικτές εισόδους
  • Αποτελεσματική διαχείριση των παραθύρων συμβολοσειρών

Ενότητα 3: Όρια Ανθρώπινης Κριτικής

  • Πού οι ανθρώπινες αποφάσεις παραμένουν κρίσιμες
  • Εντοπισμός ψευδώς δημιουργημένων εξαρτήσεων
  • Ανίχνευση πλασματικών περιορισμών και αντεστραμμένης λογικής
  • Πρόληψη μη ασφαλών προεπιλογών
  • Πλαίσια επικύρωσης για ιχνηλασιμότητα, συνέπεια και πληρότητα

Ενότητα 4: Από τις Απαιτήσεις στον Κώδικα με Εργαλεία Πρακτόρων

  • Μοντέλο παράδοσης με προτεραιότητα την αρχιτεκτονική
  • Χαρτογράφηση συστατικών και όρια υπηρεσιών
  • Συμβόλαια APIs ως άγκυρες παράδοσης
  • Μόνιμοι κανόνες και περιορισμοί σε εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Εντολές εργασιών συνδεδεμένες με απαιτήσεις
  • Προσεγγίσεις ελάχιστης παροχής εντολών έναντι περιορισμένης παροχής εντολών
  • Παραγωγή backend και frontend με προσέγγιση πρώτα του συμβολαίου

Ενότητα 5: Επαναληπτικός Κύκλος Πρακτόρων

  • Ο σπείρα αυτοδιόρθωσης
  • Ελεγχόμενοι επαναληπτικοί κύκλοι παράδοσης
  • Ανασκόπηση διαφορών και αλλαγών στον κώδικα
  • Ανίχνευση διασποράς πεδίου και μη εξουσιοδοτημένων τροποποιήσεων
  • Διαχείριση περιορισμένης μνήμης παραθύρου
  • Χρήση του ιστορικού επαναλήψεων για συνεχή βελτίωση

Ενότητα 6: Εφαρμογή Ποιότητας Κώδικα

  • Περιορισμοί εντολών για περιθωριακές περιπτώσεις
  • Έγγραφα κανόνων ως ζωντανά στοιχεία διακυβέρνησης
  • Αυτόματοι έλεγχοι με linting και στατική ανάλυση
  • Σάρωση ασφαλείας σε κώδικα που παράγεται από Τεχνητή Νοημοσύνη
  • Έλεγχοι συμμόρφωσης εξαρτήσεων και αρχιτεκτονικής
  • Πρωτόκολλο ανθρώπινης αναθεώρησης για αποτελέσματα Τεχνητής Νοημοσύνης

Ενότητα 7: Βρόχοι Ανατροφοδότησης και Συνεχής Βελτίωση

  • Επιστροφή δομημένων αποτυχιών στις ροές εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Περιορισμένες επαναλήψεις και κριτήρια διακοπής
  • Καταγραφή κύκλων και αποτελεσμάτων
  • Βελτίωση εγγράφων κανόνων με την πάροδο του χρόνου
  • Δημιουργία επαναχρησιμοποιήσιμων μηχανικών ευφυϊών

Ενότητα 8: Αντι-πρότυπα Ασφαλείας στην Παράδοση με Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Κοινά κίνδυνοι ασφαλείας σε παραγόμενο κώδικα
  • Παραρτήματα με κανόνες ασφαλείας εξειδικευμένα για τεχνολογίες
  • Προκαταρκτική σάρωση ασφαλείας πριν την κατάθεση
  • Έλεγχοι ασφαλείας SDLC για ανάπτυξη με βοήθεια Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Ανθρώπινη ευθύνη στην ασφαλή παράδοση

Ενότητα 9: Δοκιμές Προσανατολισμένες στις Προδιαγραφές

  • Παραγωγή προδιαγραφών δοκιμών από απαιτήσεις
  • Σχεδιασμός δοκιμών σε γλώσσα τομέα
  • Ασφαλής παραγωγή υλοποιήσεων δοκιμών
  • Έννοιες δοκιμών μετάλλαξης
  • Επικύρωση κάλυψης προδιαγραφών
  • Ανασκόπηση ισχύος των βεβαιώσεων
  • Μοντέλα διαγνωστικής ερώτησης

Ενότητα 10: Συντήρηση του Συστήματος

  • Ζωντανά στοιχεία: συμβόλαια, χάρτες, κανόνες, προδιαγραφές δοκιμών
  • Εξέλιξη των περιορισμών με την πάροδο του χρόνου
  • Διακυβέρνηση Τεχνητής Νοημοσύνης για μακροπρόθεσμη συντηρησιμότητα
  • Πρόληψη τεχνικού χρέους με χρήση ελέγχων Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Λειτουργικό μοντέλο για βιώσιμες ομάδες μηχανικής με Τεχνητή Νοημοσύνη

Απαιτήσεις

Οι συμμετέχοντες πρέπει να διαθέτουν:

  • Εμπειρία σε έργα ανάπτυξης λογισμικού
  • Κατανόηση των θεμελίων της αρχιτεκτονικής εφαρμογών
  • Εξοικείωση με APIs, συστήματα backend/frontend ή ολόκληρη τη διαδικασία παράδοσης full-stack
  • Βασικές γνώσεις της Agile ή επαναληπτικής παράδοσης λογισμικού
  • Γνώση για έννοιες δοκιμών λογισμικού
  • Εξοικείωση με εργαλεία κωδικοποίησης με Τεχνητή Νοημοσύνη είναι χρήσιμη αλλά όχι υποχρεωτική
  • Κατάλληλο για ενδιάμεσα έως ανώτατα τεχνικά στελέχη
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες