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コース概要
AIASEの紹介
- ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIの概要
- AIASEの歴史と進化
- 主な概念と用語
ソフトウェア開発におけるAI技術
- 機械学習の基本
- コード用の自然言語処理(NLP)
- ニューラルネットワークとディープラーニングモデル
AIを使用したソフトウェア開発の自動化
- テンプレートコード生成のためのAIツール
- 自動的なコードリファクタリングと最適化
- 関数テストと単体テストコードの自動生成
- AIによるテストケース設計と最適化
AIを使用したコード品質向上
- バグ検出とコードレビューのためのAI
- ソフトウェア保守の予測分析
- 静的解析および動的解析ツールのAI活用
- 自動デバッグ技術
- AIによる故障箇所特定と修復
DevOpsと継続的インテグレーション/継続的デプロイメント(CI/CD)におけるAI
- ビルド最適化とデプロイのためのAI
- 監視とログ分析のためのAI
- CI/CDパイプラインの予測モデル
- CI/CDワークフローにおけるAIベースのテスト自動化
- 実時間エラーディテクションと解決のためのAI
ドキュメンテーションと知識管理におけるAI
- docstringsとドキュメント生成の自動化
- コードベースからの知識抽出
- コード検索と再利用のためのAI
倫理的考慮事項と課題
- AIツールにおけるバイアスと公平性
- 知的財産権とライセンスの問題
- ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIの未来
手動プロジェクトと事例研究
- ソフトウェアエンジニアリングのための人気のあるAIツールの使用
- 産業界におけるAIASEの事例研究
- 総括プロジェクト:AI-Augmentedソフトウェアアプリケーションの開発
要約と次なるステップ
要求
- ソフトウェア開発プロセスと手法の理解
- Pythonでのプログラミング経験
- 機械学習概念の基本的な知識
対象者
- ソフトウェア開発者
- ソフトウェアエンジニア
- テクニカルリードとマネージャー
14 時間
お客様の声 (2)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳
トレーナーは、私たちの理解レベルに合わせて研修中のコースレベルを調整することができるので、より実用的な知識を得ることができ、それがさらに日常業務でツールを利用するのに役立ちます。
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
コース - Intermediate GitHub Copilot
機械翻訳