Course Outline

AIASE 소개

  • 소프트웨어 엔지니어링의 AI 개요
  • AIASE의 역사와 발전
  • 주요 개념 및 용어

소프트웨어 개발의 AI 기술

  • 머신러닝 기초
  • 코드에 대한 자연어 처리(NLP)
  • 신경망 및 딥 러닝 모델

AI를 통한 소프트웨어 개발 자동화

  • 상용구 코드 생성을 위한 AI 도구
  • 자동화된 코드 리팩토링 및 최적화
  • 기능 및 단위 테스트 코드 생성
  • AI 지원 테스트 케이스 설계 및 최적화

AI로 코드 품질 향상

  • 버그 감지 및 코드 검토를 위한 AI
  • 소프트웨어 유지 관리를 위한 예측 분석
  • AI 기반 정적 및 동적 분석 도구
  • 자동화된 디버깅 기술
  • AI 기반 결함 위치 파악 및 수리

DevOps의 AI 및 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포)

  • 빌드 최적화 및 배포를 위한 AI
  • 모니터링 및 로그 분석의 AI
  • CI/CD 파이프라인을 위한 예측 모델
  • CI/CD 워크플로의 AI 기반 테스트 자동화
  • 실시간 오류 감지 및 해결을 위한 AI

Documentation 및 지식 Management를 위한 AI

  • 독스트링 및 문서의 자동 생성
  • 코드베이스에서 지식 추출
  • 코드 검색 및 재사용을 위한 AI

윤리적 고려사항 및 과제

  • AI 도구의 편견과 공정성
  • 지적재산권 및 라이센스 문제
  • 소프트웨어 엔지니어링에서 AI의 미래

실습 프로젝트 및 사례 연구

  • 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 널리 사용되는 AI 도구를 사용한 작업
  • 업계의 AIASE 사례 연구
  • Capstone 프로젝트: AI 증강 소프트웨어 애플리케이션 개발

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 소프트웨어 개발 프로세스 및 방법론에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 머신러닝 개념에 대한 기본 지식

청중

  • 소프트웨어 개발자
  • 소프트웨어 엔지니어
  • 기술 책임자 및 관리자
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (10)

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