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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概論

  • 現代のソフトウェア開発におけるAIの役割について理解する
  • AIによるコーディング支援技術の能力と限界を把握する
  • 他のAI駆動型コーディングツールと比較したDeepSeek Coderの特徴を学ぶ

大規模コードベース向けAI開発環境の構築

  • AIを用いて大規模なコード生成およびリファクタリングを効率的に行う方法
  • AIによるドキュメンテーション作成やコード内解説の実装手順
  • チーム環境でAI生成コードをレビューする際のベストプラクティス

高度なAI駆動型デバッグ技術

  • 複雑なバグ検出および修正にAIを活用する手法
  • DeepSeek Coderによるユニットテストや統合テストの作成手順
  • エラーパターン認識および予測的デバッグにおけるAI利用法

ソフトウェア開発ワークフローの自動化

  • AIによるコードレビューおよび静的解析の実装方法
  • AIを用いたCI/CDスクリプトや設定ファイルの生成手順
  • ソフトウェアチームにおけるタスク自動化にAIを活用する例

DevOpsおよびCI/CDパイプラインへのAI統合

  • AI駆動型自動化によりDevOpsの強化を図る方法
  • 継続的統合・デプロイメントにおけるDeepSeek Coderの利用例
  • AI支援型開発時のセキュリティおよびコンプライアンス対策

AIを用いたパフォーマンス最適化

  • 効率性と保守性を考慮したAI生成コードの改善手法
  • 性能ボトルネック検出および予防にAIを利用する手順
  • アジャイル開発方式へAI支援型開発を組み込むためのベストプラクティス

実際の応用例とケーススタディ

  • 大規模プロジェクトにおけるAI支援型開発事例
  • 業界別利用例:ソフトウェアエンジニアリングでの自動化活用
  • 今後のAI駆動型コーディング技術の発展方向性について考察する

総括および今後の取り組み

要求

  • プログラミングおよびソフトウェア開発経験があること
  • DeepSeek Coderや他のAI支援型コーディングツールに関する基礎知識
  • デバッグ手法、コード最適化、ソフトウェア開発ワークフローへの理解が求められます

受講対象者

  • AIを活用してコーディングプロセスの効率化を図りたい開発者
  • 大規模スクリプトの自動化および最適化に取り組むデータエンジニア
  • DevOpsやCI/CDパイプラインへAI技術を導入したい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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