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 課程時長 14 時間:

課程簡介

需求與規劃階段的AI

  • 使用NLP和LLM進行需求分析
  • 將利害關係人輸入轉換為史詩和使用者故事
  • 用於故事細化和驗收標準生成的AI工具

AI增強的設計與架構

  • 使用AI建模系統元件和相依性
  • 生成架構圖和UML建議
  • 透過基於提示的系統推理進行設計驗證

AI增強的開發工作流程

  • AI輔助的程式碼生成和樣板搭建
  • 使用LLM進行程式碼重構和效能改善
  • 將AI工具整合到IDE中(例如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)

使用AI進行測試

  • 使用AI模型生成單元測試和整合測試
  • AI輔助的回歸分析和測試維護
  • 使用AI進行探索性和邊界案例生成

文件、審查和知識共享

  • 從程式碼和API自動生成文件
  • 使用AI提示和檢查清單自動化程式碼審查
  • 使用對話式AI建立知識庫和常見問題

CI/CD與部署自動化中的AI

  • AI增強的管道最佳化和基於風險的測試
  • 智慧金絲雀發布和回滾建議
  • 部署驗證和部署後分析中的AI

治理、倫理與實施策略

  • 確保負責任的AI使用,避免生成程式碼中的偏見
  • AI輔助工作流程中的稽核與合規
  • 制定跨SDLC階段性AI採用的藍圖

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解軟體開發生命週期概念
  • 具備軟體架構或團隊領導經驗
  • 熟悉DevOps、敏捷實務或SDLC工具

目標對象

  • 軟體架構師
  • 開發主管
  • 工程經理

人數


每位參與者的報價

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