Programa do Curso

Introdução à AIASE

  • Visão geral da IA na engenharia de software
  • História e evolução da AIASE
  • Conceitos-chave e terminologia

Tecnologias de IA no desenvolvimento de software

  • Noções básicas de aprendizagem automática
  • Processamento de linguagem natural (PNL) para código
  • Redes neurais e modelos de aprendizagem profunda

Automatizar o desenvolvimento de software com IA

  • Ferramentas de IA para gerar código padrão
  • Refactorização e otimização automatizadas do código
  • Geração de código de teste funcional e unitário
  • Conceção e otimização de casos de teste assistidos por IA

Melhorar a qualidade do código com IA

  • IA para deteção de erros e revisões de código
  • Análise preditiva para manutenção de software
  • Ferramentas de análise estática e dinâmica alimentadas por IA
  • Técnicas de depuração automatizadas
  • Localização e reparação de falhas com base em IA

IA em DevOps e integração contínua/implantação contínua (CI/CD)

  • IA para otimização da construção e implantação
  • IA na monitorização e análise de registos
  • Modelos preditivos para pipelines de CI/CD
  • Automatização de testes baseada em IA em fluxos de trabalho CI/CD
  • IA para deteção e resolução de erros em tempo real

IA para Documentation e Conhecimento Management

  • Geração automatizada de docstrings e documentação
  • Extração de conhecimentos de bases de código
  • IA para pesquisa e reutilização de código

Considerações éticas e desafios

  • Preconceitos e equidade nas ferramentas de IA
  • Propriedade intelectual e questões de licenciamento
  • Futuro da IA na engenharia de software

Projectos práticos e estudos de casos

  • Trabalhar com ferramentas de IA populares na engenharia de software
  • Estudos de casos de AIASE na indústria
  • Projeto Capstone: Desenvolvimento de uma aplicação de software com IA

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Conhecimento dos processos e metodologias de desenvolvimento de software
  • Experiência de programação em Python
  • Conhecimentos básicos de conceitos de aprendizagem automática

Público

  • Programadores de software
  • Engenheiros de software
  • Líderes e gerentes técnicos
 14 horas

Declaração de Clientes (7)

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