Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in AIASE
- Überblick über KI in der Softwareentwicklung
- Geschichte und Entwicklung von AIASE
- Schlüsselkonzepte und Terminologie
KI-Technologien in der Softwareentwicklung
- Grundlagen des Machine Learnings
- Natural Language Processing (NLP) für Code
- Neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle
Automatisierung der Softwareentwicklung mit KI
- KI-Tools zur Generierung von Boilerplate-Code
- Automatisierte Code-Refaktorierung und -Optimierung
- Generierung von Funktionstest- und Unit-Test-Code
- KI-unterstütztes Testfalldesign und -optimierung
Verbesserung der Codequalität mit KI
- KI zur Bug-Erkennung und Code-Reviews
- Predictive Analytics für die Softwarewartung
- KI-gestützte statische und dynamische Analyse-Tools
- Automatisierte Debugging-Techniken
- KI-getriebene Fehlerlokalisierung und -behebung
KI in DevOps und Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
- KI zur Build-Optimierung und Bereitstellung
- KI im Monitoring und der Log-Analyse
- Predictive Modelle für CI/CD-Pipelines
- KI-basierte Testautomatisierung in CI/CD-Arbeitsabläufen
- KI zur Echtzeit-Fehlererkennung und -Lösung
KI für Dokumentation und Wissensmanagement
- Automatische Generierung von Docstrings und Dokumentation
- Wissensgewinnung aus Codebasen
- KI zur Code-Suche und Wiederverwendung
Ethische Überlegungen und Herausforderungen
- Bias (Verzerrung) und Fairness in KI-Tools
- Fragen des geistigen Eigentums und der Lizenzierung
- Zukunft der KI in der Softwareentwicklung
Praktische Projekte und Fallstudien
- Arbeit mit gängigen KI-Tools in der Softwareentwicklung
- Fallstudien zu AIASE in der Industrie
- Abschlussprojekt: Entwicklung einer KI-gestützten Softwareanwendung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Softwareentwicklungsprozessen und -methoden
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Basiskenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
Zielgruppe
- Softwareentwickler
- Softwareingenieure
- Technische Leiter und Manager
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Shane hatte alles im Voraus sorgfältig vorbereitet, was sicherstellte, dass wir nachverfolgen und auch praktische Übungen durchführen konnten.
Navneet Rehsi - Tactica
Kurs - AI-Augmented Software Engineering (AIASE)
Maschinelle Übersetzung