План на курса
ИИ в фазата за изисквания и планиране
- Използване на NLP (Natural Language Processing) и LLMs за анализ на изискванията
- Преобразуване на входа от заинтересованите страни в епикси и потребителски истории
- ИИ инструменти за уточняване на историята и генериране на критерии за приемане
Усъвършенствана проектиране и архитектура с ИИ
- Използване на ИИ за моделиране на системни компоненти и зависимости
- Генериране на архитектурни диаграми и предложения за UML
- Валидация на дизайна чрез системно разбиране, базирано на подсказки
Усъвършенствени работни процеси за разработка с ИИ
- Помощ при генерирането и конструкирането на код с ИИ
- Рефакторинг и подобряване на производителността на кода чрез LLMs
- Интегриране на ИИ инструменти в IDE (например, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Тестване с ИИ
- Генериране на юнит и интеграционни тестове чрез ИИ модели
- Помощ при регресионния анализ и поддръжката на тестовете с ИИ
- Генериране на експлоративни и гранични случаи чрез ИИ
Документация, ревю и споделяне на знания
- Автоматично генериране на документация от кода и API-то
- Автоматизация на ревюта чрез подсказки и списъци за проверка с ИИ
- Създаване на бази данни на знания и ЧЗВ (Често задавани въпроси) с разговорна ИИ
ИИ в CI/CD и автоматизация при депloiрањето
- Оптимизация на пайповодите и рисково тестиране с подкрепа на ИИ
- Интелигентни препоръки за канарно депloiрање и отмяна
- ИИ при верификацията и анализа след депloiрањето
Управление, етика и стратегия за имплементация
- Гарантиране на отговорно използване на ИИ и избягване на предвзетости в генерираните кодове
- Аудит и съответствие при работните процеси, подкрепени от ИИ
- Създаване на дорожна карта за фазово въвеждане на ИИ по целия SDLC
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите от жизнения циклус на разработка на софтуер
- Опит в архитектурата или ръководството на екипи за разработка
- Запознаност с DevOps, аджайл практики или инструменти за SDLC
Целева група
- Архитекти на софтуер
- Лидери в разработката
- Инженерни мениджъри
Отзиви от потребители (2)
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
Познанията на лектора за напреднато използване на копилот & Достатъчна и ефективна практическа сесия
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод