Programa do Curso

Introdução ao AIASE

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

Tecnologias de IA no Desenvolvimento de Software

  • Noções básicas de aprendizado de máquina
  • Processamento de linguagem natural (NLP) para código
  • Redes neurais e modelos de aprendizado profundo

Automatizando o Desenvolvimento de Software com IA

  • Ferramentas de IA para gerar código boilerplate
  • Refatoração e otimização automática de código
  • Geração de código de teste unitário e funcional
  • Projeto e otimização de casos de teste com auxílio da IA

Melhorando a Qualidade do Código com IA

  • IA para detecção de erros e revisão de código
  • Análise preditiva para manutenção de software
  • Ferramentas estáticas e dinâmicas baseadas em IA
  • Técnicas automatizadas de depuração
  • Localização e reparo de falhas dirigido por IA

IA no DevOps e na Integração Contínua/Entrega Contínua (CI/CD)

  • Utilização da IA para otimização e implantação do build
  • Uso de IA em monitoramento e análise de logs
  • Modelos preditivos para pipelines CI/CD
  • Automatização de testes baseada em IA nos fluxos de trabalho CI/CD
  • Detecção e resolução de erros em tempo real com IA

IA para Documentation e Knowledge Management

  • Geração automatizada de docstrings e documentação
  • Extração de conhecimento a partir de bases de código
  • Uso de IA na busca e reutilização de código

Considerações Éticas e Desafios

  • Viés e equidade em ferramentas de IA
  • Questões de propriedade intelectual e licenciamento
  • Futuro da IA na engenharia de software

Projetos Práticos e Estudos de Caso

  • Trabalhando com ferramentas populares de IA na engenharia de software
  • Estudos de caso de AIASE na indústria
  • Projeto culminante: Desenvolvimento de uma aplicação de software aprimorada por IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos processos e metodologias de desenvolvimento de software
  • Experiência com programação em Python
  • Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software
  • Engenheiros de software
  • Líderes técnicos e gerentes
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

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