Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Ενότητα 1: Πλαίσιο, Σκοπός και Προκλήσεις Παράδοσης

  • Αυτόματη συμπλήρωση έναντι αυτόνομης εκτέλεσης πολλαπλών βημάτων
  • Τυπικές παρανοήσεις για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην παράδοση λογισμικού
  • Γιατί οι καλύτερες προτροπές από μόνες τους δεν αρκούν
  • Προσδιορισμός των εργαλείων, των σημείων πόνου και των στόχων των συμμετεχόντων
  • Επιλέγοντας το σωστό μοντέλο λειτουργίας Τεχνητής Νοημοσύνης για ομάδες μηχανικής

Ενότητα 2: Κατανάλωση Προδιαγραφών και Δομημένη Αποδόμηση

  • Δημιουργία μιας δομικής απογραφής εγγράφων ενδιαφερομένων μερών
  • Τεχνικές εξαγωγής απαιτήσεων
  • Στρατηγικές κατάτμησης: δομική, σημασιολογική, συρόμενου παραθύρου
  • Διατήρηση εξαρτήσεων και διασταυρούμενων αναφορών
  • Εργασία με πίνακες, διαγράμματα, διαγράμματα ροής και μικτές εισόδους
  • Αποτελεσματική διαχείριση των παραθύρων περιβάλλοντος

Ενότητα 3: Όρια Ανθρώπινης Κρίσης

  • Πού οι ανθρώπινες αποφάσεις παραμένουν κρίσιμες
  • Εντοπισμός εξαρτήσεων που έχουν προκύψει από ψευδαίσθηση
  • Ανίχνευση κατασκευασμένων περιορισμών και ανεστραμμένης λογικής
  • Αποτροπή μη ασφαλών εξ ορισμού βοηθητικών προεπιλογών
  • Πλαίσια επικύρωσης για ιχνηλασιμότητα, συνέπεια, πληρότητα

Ενότητα 4: Από τις Απαιτήσεις στον Κώδικα με Εργαλεία Αυτόνομων Πρακτόρων

  • Μοντέλο παράδοσης με προτεραιότητα στην αρχιτεκτονική
  • Χαρτογράφηση συστατικών μερών και όρια υπηρεσιών
  • Συμβόλαια API ως άγκυρες παράδοσης
  • Μόνιμοι κανόνες και περιορισμοί στα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Οδηγίες εργασιών συνδεδεμένες με απαιτήσεις
  • Προσεγγίσεις ελάχιστης προτροπής έναντι περιορισμένης προτροπής
  • Δημιουργία backend και frontend με προτεραιότητα στο συμβόλαιο

Ενότητα 5: Βρόχος Επανάληψης Αυτόνομων Πρακτόρων

  • Η σπείρα αυτοδιόρθωσης
  • Ελεγχόμενοι κύκλοι επαναληπτικής παράδοσης
  • Επισκόπηση διαφορών και αλλαγών κώδικα
  • Ανίχνευση διεύρυνσης σκοπού και μη εξουσιοδοτημένων τροποποιήσεων
  • Διαχείριση περιορισμένης μνήμης περιβάλλοντος
  • Χρήση ιστορικού επαναλήψεων για συνεχή βελτίωση

Ενότητα 6: Επιβολή Ποιότητας Κώδικα

  • Περιορισμοί προτροπών για ακραίες περιπτώσεις
  • Έγγραφα κανόνων ως ζωντανά τεχνουργήματα διακυβέρνησης
  • Αυτοματοποιημένες πύλες με linting και στατική ανάλυση
  • Σάρωση ασφαλείας σε κώδικα που παράγεται από Τεχνητή Νοημοσύνη
  • Έλεγχοι συμμόρφωσης εξαρτήσεων και αρχιτεκτονικής
  • Πρωτόκολλο ανθρώπινης επισκόπησης για τα αποτελέσματα της Τεχνητής Νοημοσύνης

Ενότητα 7: Βρόχοι Ανάδρασης και Συνεχής Βελτίωση

  • Τροφοδότηση δομημένων αποτυχιών πίσω στις ροές εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Οριοθετημένες επαναλήψεις και κριτήρια διακοπής
  • Καταγραφή κύκλων και αποτελεσμάτων
  • Βελτίωση των εγγράφων κανόνων με την πάροδο του χρόνου
  • Δημιουργία επαναχρησιμοποιήσιμης ευφυΐας μηχανικής

Ενότητα 8: Αντιπρότυπα Ασφαλείας στην Παράδοση με Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Συνήθεις κίνδυνοι ασφαλείας σε παραγόμενο κώδικα
  • Παραρτήματα κανόνων ασφαλείας για συγκεκριμένες τεχνολογίες
  • Σάρωση ασφαλείας πριν από την καταχώριση (pre-commit)
  • Έλεγχοι ασφαλούς κύκλου ζωής ανάπτυξης λογισμικού (SDLC) για ανάπτυξη με τη βοήθεια Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Ανθρώπινη ευθύνη στην ασφαλή παράδοση

Ενότητα 9: Δοκιμές Αγκυροβολημένες στις Προδιαγραφές

  • Δημιουργία προδιαγραφών δοκιμών από απαιτήσεις
  • Σχεδιασμός δοκιμών στη γλώσσα του τομέα
  • Ασφαλής δημιουργία υλοποιήσεων δοκιμών
  • Έννοιες δοκιμών μετάλλαξης
  • Επικύρωση κάλυψης προδιαγραφών
  • Επισκόπηση ισχύος βεβαιώσεων
  • Μοντέλα διαγνωστικών ερωτήσεων

Ενότητα 10: Συντήρηση του Συστήματος

  • Ζωντανά τεχνουργήματα: 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
  • Μοντέλο λειτουργίας για βιώσιμες ομάδες μηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Απαιτήσεις

Οι συμμετέχοντες θα πρέπει να διαθέτουν:

  • Εμπειρία σε έργα ανάπτυξης λογισμικού
  • Κατανόηση των βασικών αρχών αρχιτεκτονικής εφαρμογών
  • Εξοικείωση με APIs, συστήματα backend/frontend ή παράδοση full-stack
  • Βασικές γνώσεις ευέλικτης ή επαναληπτικής παράδοσης λογισμικού
  • Επίγνωση των εννοιών δοκιμών λογισμικού
  • Η έκθεση σε εργαλεία κωδικοποίησης με Τεχνητή Νοημοσύνη είναι χρήσιμη αλλά όχι υποχρεωτική
  • Κατάλληλο για τεχνικούς επαγγελματίες μεσαίου έως ανώτερου επιπέδου
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες