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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (1)

今後のコース

関連カテゴリー