课程大纲

AIASE简介

  • 人工智能在软件工程中的概述。
  • AIASE的历史和演变。
  • 关键概念和术语。

软件开发中的人工智能技术

  • 机器学习基础。
  • 用于代码的自然语言处理(NLP)。
  • 神经网络和深度学习模型。

使用AI自动化软件开发

  • 用于生成样板代码的AI工具。
  • 自动代码重构和优化。
  • 功能和单元测试代码生成。
  • AI辅助的测试用例设计和优化。

使用AI提升代码质量

  • 用于错误检测和代码审查的AI。
  • 软件维护的预测分析。
  • AI驱动的静态和动态分析工具。
  • 自动调试技术。
  • AI驱动的故障定位和修复。

DevOps和持续集成/持续部署(CI/CD)中的AI

  • 用于构建优化和部署的AI。
  • 监控和日志分析中的AI。
  • CI/CD管道的预测模型。
  • CI/CD工作流中的基于AI的测试自动化。
  • 用于实时错误检测和解决的AI。

文档和知识管理中的AI

  • 自动生成文档字符串和文档。
  • 从代码库中提取知识。
  • 用于代码搜索和重用的AI。

伦理考量和挑战

  • AI工具中的偏见和公平性。
  • 知识产权和许可问题。
  • 软件工程中AI的未来。

实践项目和案例研究

  • 使用流行的AI工具进行软件工程。
  • 行业中的AIASE案例研究。
  • 毕业项目:开发一个AI增强的软件应用程序。

总结和下一步

要求

  • 了解软件开发流程和方法论。
  • 具备Python编程经验。
  • 具备机器学习概念的基础知识。

受众

  • 软件开发人员。
  • 软件工程师。
  • 技术主管和经理。
 14 小时

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