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Course Outline
인공지능 보강된 소프트웨어 공학 (AIASE) 소개
- 소프트웨어 공학에서의 인공지능 개요
- AIASE의 역사와 진화
- 주요 개념과 용어
소프트웨어 개발에서의 인공지능 기술
- 머신러닝 기본 개념
- 코드용 자연어 처리(NLP)
- 신경망 및 딥러닝 모델
AI를 통한 소프트웨어 개발 자동화
- 부가 코드 생성을 위한 AI 도구
- 자동 코드 재구성 및 최적화
- 기능 및 단위 테스트 코드 생성
- AI 지원 테스트 케이스 설계 및 최적화
AI로 코드 품질 향상
- 버그 탐지 및 코드 리뷰를 위한 AI
- 소프트웨어 유지보수를 위한 예측 분석
- AI 기반 정적 및 동적 분석 도구
- 자동 디버깅 기술
- AI 기반 결함 위치 및 수리
DevOps 및 지속적인 통합/배포 (CI/CD)에서의 AI
- 빌드 최적화 및 배포를 위한 AI
- 모니터링 및 로그 분석을 위한 AI
- CI/CD 파이프라인에 대한 예측 모델
- CI/CD 워크플로우에서의 AI 기반 테스트 자동화
- 실시간 오류 탐지 및 해결을 위한 AI
Documentation 및 Knowledge Management에서의 AI
- 문서 문자열 및 문서 자동 생성
- 코드베이스에서 지식 추출
- 코드 검색 및 재사용을 위한 AI
윤리적 고려사항 및 도전 과제
- AI 도구에서의 편향 및 공정성
- 지적 재산권 및 라이선스 문제
- 소프트웨어 공학에서의 AI의 미래
실습 프로젝트 및 사례 연구
- 소프트웨어 공학에서 인기 있는 AI 도구 사용
- 산업에서의 AIASE 사례 연구
- 캡스톤 프로젝트: AI 보강된 소프트웨어 애플리케이션 개발
요약 및 다음 단계
Requirements
- 소프트웨어 개발 과정 및 방법론에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
대상
- 소프트웨어 개발자
- 소프트웨어 엔지니어
- 기술 리더 및 매니저
14 Hours
회원 평가 (1)
강사의 고급 사용법에 대한 코파일럿 지식 & 충분하고 효율적인 실습 세션
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Course - Intermediate GitHub Copilot
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