AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC)培訓
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) 是一門實用課程,探討人工智慧如何提升軟體開發流程中的每個階段。從自動化需求分析到智慧測試生成和部署優化,參與者將學習如何在整個生命週期中整合AI工具和技術。
這門由講師主導的培訓(線上或線下)針對希望透過AI輔助工作流程和工具來現代化其SDLC的中階軟體領導者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 利用AI將業務輸入轉化為結構化需求和用戶故事。
- 使用LLMs改進代碼文檔、審查和重構。
- 使用AI工具自動生成測試案例並進行覆蓋率分析。
- 在CI/CD管道中應用AI驅動的監控和部署決策。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
AI在需求與規劃階段
- 使用NLP和LLMs進行需求分析
- 將利益相關者輸入轉化為史詩和用戶故事
- 使用AI工具進行故事精煉和驗收標準生成
AI增強設計與架構
- 使用AI建模系統組件和依賴關係
- 生成架構圖和UML建議
- 通過基於提示的系統推理進行設計驗證
AI增強開發工作流程
- AI輔助代碼生成和模板腳手架
- 使用LLMs進行代碼重構和性能改進
- 將AI工具集成到IDE中(例如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)
使用AI進行測試
- 使用AI模型生成單元和集成測試
- AI輔助回歸分析和測試維護
- 使用AI生成探索性和邊界案例
Documentation、審查與知識共享
- 從代碼和API自動生成文檔
- 使用AI提示和檢查表自動化代碼審查
- 使用對話式AI創建知識庫和FAQ
AI在CI/CD和部署自動化中的應用
- AI增強管道優化和基於風險的測試
- 智能金絲雀發布和回滾建議
- AI在部署驗證和部署後分析中的應用
Go治理、倫理與實施策略
- 確保負責任的AI使用,避免生成代碼中的偏見
- 在AI輔助工作流程中進行審計和合規性檢查
- 構建分階段在SDLC中採用AI的路線圖
總結與下一步
最低要求
- 了解軟件開發生命週期概念
- 具備軟件架構或團隊領導經驗
- 熟悉DevOps、敏捷實踐或SDLC工具
目標受眾
- 軟件架構師
- 開發負責人
- 工程經理
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培训结束时,参与者将能够:
- 针对特定项目需求和团队工作流程定制GitHub Copilot。
- 利用Copilot的高级功能处理复杂的编码任务。
- 将GitHub Copilot集成到CI/CD管道和协作环境中。
- 利用AI驱动的工具优化团队协作。
- 有效管理和排查Copilot的设置和权限。
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14 時間:這種由教師主導的現場培訓(在線或在現場)旨在使初學者參與者了解人工智能編碼助手、它們的能力、它們如何增強開發過程以及與它們的使用相關的倫理考慮。
通過這次培訓,參與者將能夠:
- 了解人工智能編碼助手的目的和能力。
- 識別不同的人工智能編碼助手工具及其特徵。
- 利用人工智能編碼助手進行基本編碼任務。
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- 使用 GitHub Copilot 協助進行 Shell 腳本編寫、配置和 CI/CD 管道。
- 在 YAML 文件和 GitHub Actions 中利用 AI 代碼補全功能。
- 加速測試、部署和自動化工作流程。
- 在理解 AI 限制和最佳實踐的基礎上,負責任地使用 Copilot。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行動手操作。
課程定制選項
- 如需定制此課程的培訓,請聯繫我們安排。
GitHub Copilot for Developers
14 時間:此讲师引导的香港(线上或线下)培训,面向希望学习如何在开发环境中利用GitHub Copilot功能的初级到中级开发者。
培训结束后,参与者将能够:
- 了解GitHub Copilot的功能和优势。
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- 利用Copilot增強協作編碼實踐。
- 利用Copilot的特性優化團隊工作流程。
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- 保持跨團隊的一致代碼質量和標準。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 為調試和代碼審查設置GitHub Copilot。
- 利用Copilot高效地識別和解決bug。
- 利用AI輔助建議提升代碼質量。
- 利用Copilot的功能簡化代碼審查流程。
- 在團隊環境中有效地使用Copilot進行協作。
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- 為前端開發項目設置 GitHub Copilot。
- 利用 Copilot 高效生成 HTML、CSS 和 JavaScript 代碼。
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- 通過實用的 Copilot 集成策略增強前端工作流程。
- 使用 Copilot 幫助檢查和調試前端代碼。
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到這次培訓結束時,參與者將能夠:
- 為開發設置和配置Copilot。
- 利用Copilot編寫高效的代碼。
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- 在實現機器學習項目時利用Copilot。
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- 了解使用 AI 驅動的編碼工具的限制和倫理考慮。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解GitHub Copilot 是什麼以及它是如何工作的。
- 使用支持的代碼編輯器設置GitHub Copilot。
- 使用GitHub Copilot 更快地編寫、重構和調試代碼。
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- 在他們首選的 IDE 中安裝和設置 Tabnine。
- 利用 Tabnine 的自動完成功能來加快編碼速度。
- 自定義 Tabnine 的設置以獲得最佳説明。
- 瞭解 Tabnine 的 AI 如何從他們的代碼中學習以提供更好的建議。
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14 時間:這種以講師為主導的 香港(在線或現場)現場培訓面向希望掌握 Tabnine 高級功能的高級開發人員和團隊負責人。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在複雜的軟體項目中實施 Tabnine。
- 針對特定用例定製和訓練 Tabnine 的 AI 模型。
- 將 Tabnine 整合到團隊工作流程和開發管道中。
- 利用 Tabnine 的見解提高代碼品質並加快開發週期。
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21 時間:這種由講師指導的 香港(在線或現場)現場培訓面向希望利用 AI 使用 Tabnine 生成代碼的開發人員,從新手到專家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 AI 驅動的代碼生成的基礎知識。
- 在其開發環境中安裝和配置 Tabnine。
- 利用 Tabnine 實現高效的代碼完成和糾錯。
- 使用 Tabnine 建立和訓練自定義 AI 模型,以執行專門任務。
Tabnine for Python Developers
14 時間:這種以講師為主導的 香港(在線或現場)現場培訓面向希望在 Tabnine 的説明下提高生產力的中級 Python 開發人員和數據科學家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在其 Python 開發環境中安裝和配置 Tabnine。
- 使用 Tabnine 的自動完成功能可以更高效地編寫 Python 代碼。
- 自定義 Tabnine 的行為以適應他們的編碼風格和專案需求。
- 瞭解 Tabnine 的 AI 模型如何專門處理 Python 代碼。