AI-Augmented Software Engineering (AIASE) 교육 과정
AI-AugmentedSoftware Engineering(AIASE)는 소프트웨어 엔지니어링 프로세스 내에서 작업을 향상하고 자동화하기 위해 인공 지능을 적용한 것입니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 및 기계 학습을 활용하여 소프트웨어 개발의 효율성과 혁신을 향상시키려는 중급 소프트웨어 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 소프트웨어 개발 작업 자동화에서 AI와 머신러닝의 역할을 이해합니다.
- 코드, 테스트, 문서를 생성하는 AI 도구를 구현합니다.
- 코드 최적화, 품질 보증, 디버깅을 위해 AI 기술을 적용합니다.
- 향상된 배포 전략을 위해 AI를 DevOps 및 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.
- AI 증강 소프트웨어 엔지니어링의 윤리적 고려 사항과 과제를 해결합니다.
코스의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
코스 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.
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
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- 대화형 강의 및 토론.
- 다양한 연습 및 실습.
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- 프런트엔드 개발 프로젝트를 위해 GitHub Copilot을 설정하세요.
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- Python 개발을 위해 GitHub Copilot을 설정 및 구성합니다.
- Copilot을 활용하여 효율적인 Python 코드를 작성하세요.
- AI가 생성한 제안을 사용하여 Python 애플리케이션을 디버깅합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 고급 코딩 작업을 위해 GitHub Copilot 사용을 최적화하세요.
- Copilot 제안을 활용하여 더욱 효율적이고 오류 없고 유지 관리가 쉬운 코드를 작성하세요.
- GitHub Copilot을 선호하는 IDE 및 워크플로에 통합합니다.
- 디버깅과 코드 리팩토링에 Copilot을 활용하세요.
- AI 기반 코딩 도구를 사용하는 데 따른 한계와 윤리적 고려 사항을 이해합니다.
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7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot의 기능을 이해하고 이를 설정하고 이를 효과적으로 사용하여 코딩 경험을 향상시키고자 하는 초보 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- GitHub Copilot이 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해하세요.
- 지원되는 코드 편집기로 GitHub Copilot을 설정하세요.
- GitHub Copilot을 사용하면 코드를 더 빠르게 작성, 리팩토링 및 디버깅할 수 있습니다.
- Copilot을 활용하여 코딩 기술과 솔루션을 살펴보세요.
- GitHub Copilot을 일상 워크플로에 통합하기 위한 모범 사례를 적용합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 선호하는 IDE에 Tabnine을 설치하고 설정합니다.
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- 최적의 지원을 위해 Tabnine의 설정을 사용자 정의하세요.
- Tabnine의 AI가 코드에서 학습하여 더 나은 제안을 제공하는 방법을 이해하세요.
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- 복잡한 소프트웨어 프로젝트에 Tabnine을 구현하세요.
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- AI 기반 코드 생성의 기본 사항을 이해합니다.
- 개발 환경에 Tabnine을 설치하고 구성합니다.
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- Python 개발 환경에서 Tabnine을 설치하고 구성합니다.
- Tabnine의 자동 완성 기능을 사용하여 Python 코드를 보다 효율적으로 작성하세요.
- 코딩 스타일과 프로젝트 요구 사항에 맞게 Tabnine의 동작을 사용자 정의하세요.
- Tabnine의 AI 모델이 Python 코드에서 구체적으로 어떻게 작동하는지 이해합니다.