Programa do Curso
Introdução ao AIASE
- Visão geral da IA na engenharia de software
- História e evolução do AIASE
- Conceitos e terminologia principais
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 deep learning
Automatizando o Desenvolvimento de Software com IA
- Ferramentas de IA para gerar código padrão
- Refatoração e otimização de código automatizadas
- Geração de testes funcionais e unitários
- Design e otimização de casos de teste assistidos por IA
Melhorando a Qualidade do Código com IA
- IA para detecção de bugs e revisão de código
- Análise preditiva para manutenção de software
- Ferramentas de análise estática e dinâmica alimentadas por IA
- Técnicas de depuração automatizadas
- Localização e reparo de falhas impulsionados pela IA
IA em DevOps e Integração/Implantação Contínua (CI/CD)
- IA para otimização de construção e implantação
- IA em monitoramento e análise de logs
- Modelos preditivos para pipelines CI/CD
- Automação de testes baseada em IA nos fluxos de trabalho CI/CD
- IA para detecção e resolução de erros em tempo real
IA para Documentação e Gestão do Conhecimento
- Geração automática de docstrings e documentação
- Extração de conhecimento de bases de código
- IA para 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 em engenharia de software
- Estudos de caso de AIASE na indústria
- Projeto final: Desenvolvendo um aplicativo de software aumentado por IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos processos e metodologias de desenvolvimento de software
- Experiência em programação em Python
- Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Desenvolvedores de software
- Engenheiros de software
- Líderes e gerentes técnicos
Testemunhos de Clientes (2)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida
Conhecimento do instrutor sobre o uso avançado de co-piloto e sessão prática suficiente e eficiente
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Máquina Traduzida