Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Varighet 14 timer
Kursplan
AI i fasen for behov og planlegging
- Bruk av NLP og LLMs for behovsanalyse
- Konvertering av interessent-input til episoder og brukerhistorier
- AI-verktøy for refinering av historier og generering av akseptkriterier
AI-utvidet design og arkitektur
- Bruk av AI til å modellere systemkomponenter og avhengigheter
- Generering av arkitekturdigramaer og UML-forlegg
- Validering av design ved hjelp av prompt-basert systemresonnement
AI-forbedrede utviklingsarbeidsfløyer
- AI-assistert kodegenerering og skjelett av maler
- Refaktorering av kode og ytelsesforbedringer ved hjelp av LLMs
- Integrering av AI-verktøy i IDEs (f.eks. Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Testing med AI
- Generering av enhets- og integrasjonstester ved hjelp av AI-modeller
- AI-assistert regressionsanalyse og vedlikehold av tester
- Generering av utforskende og grensetilfeller med AI
Dokumentasjon, kodesjekk og kunnskapsdeling
- Automatisk generering av dokumentasjon fra kode og API-er
- Automatisering av kodesjekk ved hjelp av AI-prompts og sjekklister
- Oppretting av kunnskapsbasene og vanlige spørsmål ved hjelp av samtalebasert AI
AI i CI/CD og automatisering av utlevering
- AI-utvidet pipeline-optimalisering og risikobasert testing
- Intelligente forslag til kanarutgivelse og tilbaketrekning
- AI i verifisering av utlevering og analyse etter utlevering
Styring, etikk og implementeringsstrategi
- Sikre ansvarlig bruk av AI og unngå bias i generert kode
- Revisjon og samsvar i AI-assisterte arbeidsfløyer
- Bygge en roadmap for trinnvis innføring av AI over hele SDLC
Oppsummering og neste steg
Krav
- Forståelse av konseptene i programmertilvirkningslivssyklusen
- Erfaring med programvarearkitektur eller teamledelse
- Kjenning til DevOps, agile metoder eller SDLC-verktøy
Målgruppe
- Programvarearkitekter
- Utviklingsledere
- Ingegniør-ledere
Referanser (1)
At jeg har skaffet kunnskap om Streamlit-biblioteket fra Python, og jeg vil sikkert prøve å bruke det for å forbedre applikasjonene i min gruppe som er laget i R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskinoversatt