문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
AIASE 소개
- 소프트웨어 엔지니어링에서의 AI 개요
- AIASE의 역사와 발전
- 주요 개념과 용어
소프트웨어 개발에서의 AI 기술
- 머신러닝 기본
- 코드를 위한 자연어 처리(NLP)
- 신경망과 딥러닝 모델
AI로 소프트웨어 개발 자동화하기
- 기본 코드 생성을 위한 AI 도구
- 자동 코드 리팩토링 및 최적화
- 기능 테스트 및 단위 테스트 코드 생성
- AI 지원 테스트 케이스 설계 및 최적화
AI로 코드 품질 개선하기
- 버그 감지 및 코드 리뷰를 위한 AI
- 소프트웨어 유지보수를 위한 예측 분석
- AI 기반 정적 및 동적 분석 도구
- 자동 디버깅 기술
- AI로 고장 위치 추적 및 수리
DevOps와 지속적인 통합/배포(CI/CD)에서의 AI
- 빌드 최적화 및 배포를 위한 AI
- 모니터링 및 로그 분석을 위한 AI
- CI/CD 파이프라인 예측 모델
- CI/CD 워크플로에서의 AI 기반 테스트 자동화
- 실시간 오류 감지 및 해결을 위한 AI
문서화 및 지식 관리를 위한 AI
- docstrings와 문서 생성 자동화
- 코드베이스에서의 지식 추출
- 코드 검색 및 재사용을 위한 AI
윤리적 고려 사항과 과제
- AI 도구에서의 편향과 공정성
- 지식재산권 및 라이선스 이슈
- 소프트웨어 엔지니어링에서의 AI 미래
실습 프로젝트와 사례 연구
- 소프트웨어 엔지니어링에서의 인기 AI 도구 사용
- 산업계에서의 AIASE 사례 연구
- 캡스톤 프로젝트: AI 강화 소프트웨어 애플리케이션 개발
요약 및 다음 단계
요건
- 소프트웨어 개발 프로세스 및 방법론에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험이 있음
- 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
대상자
- 소프트웨어 개발자
- 소프트웨어 엔지니어
- 기술 리드 및 매니저
14 시간
회원 평가 (1)
강사의 고급 코파일럿 사용 지식 및 충분하고 효율적인 실습 시간
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
코스 - Intermediate GitHub Copilot
기계 번역됨