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

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

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