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コース概要

AI 支援型ソフトウェアエンジニアリング

  • 現代のソフトウェア開発における AI の役割の理解
  • AI 支援型コーディングの能力と限界
  • DeepSeek Coder と他の AI コーディングツールの違い

大規模コードベース向けの AI 支援開発のスケールアップ

  • 大規模コードの効率的な生成とリファクタリングにおける AI の活用
  • AI 支援型ドキュメントとインライン説明の実装
  • チーム環境での AI 生成コードレビューのベストプラクティス

高度な AI 搭載デバッグ

  • AI を活用した複雑なバグの特定と修正
  • DeepSeek Coder による単体テストと結合テストの生成
  • エラーパターン認識と予測的デバッグにおける AI の活用

ソフトウェア開発ワークフローの自動化

  • AI 支援型コードレビューと静的コード分析
  • AI による CI/CD スクリプトおよび設定ファイルの生成
  • ソフトウェアチームにおける AI 搭載タスク自動化の実装

DevOps および CI/CD パイプラインへの AI 統合

  • AI 搭載自動化による DevOps の強化
  • 継続的インテグレーションとデプロイメントにおける DeepSeek Coder の活用
  • AI 支援型ソフトウェア開発におけるセキュリティとコンプライアンスの考慮事項

AI によるパフォーマンスの最適化

  • 効率性と保守性の向上に向けた AI 生成コードのリファクタリング
  • パフォーマンスのボトルネックを検出・防止するための AI の活用
  • アジャイル手法への AI 支援開発の統合に関するベストプラクティス

実世界での応用と事例研究

  • 大規模ソフトウェアプロジェクトにおける AI 支援型開発
  • 業界事例:ソフトウェアエンジニアリングにおける AI 搭載自動化
  • AI 支援型コーディングの将来のトレンドと進歩

まとめと次のステップ

要求

  • プログラミングおよびソフトウェア開発の経験
  • DeepSeek Coder または他の AI 支援コーディングツールに関する基本的な知識
  • デバッグ、コード最適化、ソフトウェア開発ワークフローの理解

対象者

  • AI を活用してコーディングワークフローを効率化したい開発者
  • 大規模スクリプトの自動化と最適化に取り組むデータエンジニア
  • DevOps および CI/CD パイプラインに AI を統合するソフトウェアチーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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