Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
ИИ във фазата на изискванията и планирането
- Използване на NLP и LLM за анализ на изискванията
- Превръщане на информацията от заинтересованите страни в епоси и потребителски истории
- ИИ инструменти за прецизиране на историите и генериране на критерии за приемане
Проектиране и архитектура, подпомогнати от ИИ
- Използване на ИИ за моделиране на системни компоненти и зависимости
- Генериране на архитектурни диаграми и UML предложения
- Валидиране на дизайна чрез базирано на промптове системно разсъждение
Работни процеси за разработка, подобрени с ИИ
- Генериране на код с помощта на ИИ и създаване на шаблонна структура
- Рефакториране на кода и подобрения на производителността с помощта на LLM
- Интегриране на ИИ инструменти в IDE (напр. Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Тестване с ИИ
- Генериране на модулни и интеграционни тестове с помощта на ИИ модели
- Подпомогнат от ИИ регресионен анализ и поддръжка на тестовете
- Генериране на изследователски и гранични случаи с ИИ
Документация, преглед и споделяне на знания
- Автоматично генериране на документация от код и API
- Автоматизиране на прегледа на кода с помощта на ИИ промптове и контролни списъци
- Създаване на бази от знания и често задавани въпроси с помощта на разговорен ИИ
ИИ в CI/CD и автоматизация на внедряването
- Подобрена с ИИ оптимизация на конвейера и тестване, базирано на риска
- Интелигентни предложения за канарско внедряване и връщане назад
- ИИ при верификация на внедряването и анализ след внедряване
Управление, етика и стратегия за внедряване
- Осигуряване на отговорно използване на ИИ и избягване на пристрастия в генерирания код
- Одит и съответствие при работни процеси, подпомогнати от ИИ
- Изграждане на пътна карта за поетапно възприемане на ИИ в целия SDLC
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за жизнения цикъл на разработка на софтуер
- Опит в софтуерната архитектура или ръководството на екипи
- Познаване на DevOps, Agile практики или SDLC инструменти
Аудитория
- Софтуерни архитекти
- Ръководители на разработката
- Инженерни мениджъри
Отзиви от участници (1)
Придобих знания за библиотеката Streamlit на Python и със сигурност ще опитам да я използвам, за да подобря приложенията в моя екип, които са създадени с R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Курс - GitHub Copilot for Developers
Машинен превод