Plan du cours

Introduction à AIASE

  • Aperçu de l'IA dans le génie logiciel
  • Histoire et évolution de l'AIASE
  • Concepts clés et terminologie

Technologies de l'IA dans le développement de logiciels

  • Principes de base de l'apprentissage automatique
  • Traitement du langage naturel (NLP) pour le code
  • Réseaux neuronaux et modèles d'apprentissage profond

Automatisation du développement de logiciels grâce à l'IA

  • Outils d'IA pour générer du code standard
  • Refonte et optimisation automatisées du code
  • Génération de codes de tests fonctionnels et unitaires
  • Conception et optimisation de cas de test assistées par l'IA

Amélioration de la qualité du code grâce à l'IA

  • L'IA pour la détection des bogues et les revues de code
  • Analyse prédictive pour la maintenance des logiciels
  • Outils d'analyse statique et dynamique alimentés par l'IA
  • Techniques de débogage automatisé
  • Localisation et réparation des fautes par l'IA

L'IA dans DevOps et l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD)

  • IA pour l'optimisation et le déploiement de la construction
  • L'IA dans la surveillance et l'analyse des journaux
  • Modèles prédictifs pour les pipelines CI/CD
  • Automatisation des tests basée sur l'IA dans les flux de travail CI/CD
  • IA pour la détection et la résolution d'erreurs en temps réel

L'IA pour Documentation et la connaissance Management

  • Génération automatisée de docstrings et de documentation
  • Extraction de connaissances à partir de bases de code
  • IA pour la recherche et la réutilisation du code

Considérations et défis éthiques

  • Biais et équité dans les outils d'IA
  • Propriété intellectuelle et questions de licence
  • Avenir de l'IA dans le génie logiciel

Projets pratiques et études de cas

  • Travailler avec des outils d'IA populaires en génie logiciel
  • Études de cas d'AIASE dans l'industrie
  • Projet de fin d'études : Développement d'une application logicielle augmentée par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des processus et méthodologies de développement de logiciels
  • Expérience de la programmation en Python
  • Connaissance de base des concepts d'apprentissage automatique

Audience

  • Développeurs de logiciels
  • Ingénieurs en logiciel
  • Responsables techniques et managers
 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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