Formation AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC)
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) is a practical course that explores how artificial intelligence can enhance each phase of the software development process. From automating requirement analysis to intelligent test generation and deployment optimization, participants will learn how to integrate AI tools and techniques across the full lifecycle.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level software leaders who wish to modernize their SDLC with AI-assisted workflows and tools.
By the end of this training, participants will be able to:
- Leverage AI for converting business input into structured requirements and user stories.
- Use LLMs to improve code documentation, review, and refactoring.
- Automate test case generation and coverage analysis using AI tools.
- Apply AI-driven monitoring and deployment decision-making in CI/CD pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Plan du cours
AI in the Requirements and Planning Phase
- Using NLP and LLMs for requirement analysis
- Converting stakeholder input into epics and user stories
- AI tools for story refinement and acceptance criteria generation
AI-Augmented Design and Architecture
- Using AI to model system components and dependencies
- Generating architecture diagrams and UML suggestions
- Design validation through prompt-based system reasoning
AI-Enhanced Development Workflows
- AI-assisted code generation and boilerplate scaffolding
- Code refactoring and performance improvements using LLMs
- Integrating AI tools into IDEs (e.g., Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Testing with AI
- Generating unit and integration tests using AI models
- AI-assisted regression analysis and test maintenance
- Exploratory and boundary case generation with AI
Documentation, Review, and Knowledge Sharing
- Automatic documentation generation from code and APIs
- Code review automation using AI prompts and checklists
- Creating knowledge bases and FAQs using conversational AI
AI in CI/CD and Deployment Automation
- AI-enhanced pipeline optimization and risk-based testing
- Intelligent canary release and rollback suggestions
- AI in deployment verification and post-deploy analysis
Governance, Ethics, and Implementation Strategy
- Ensuring responsible AI use and avoiding bias in generated code
- Auditing and compliance in AI-assisted workflows
- Building a roadmap for phased AI adoption across SDLC
Summary and Next Steps
Pré requis
- An understanding of software development lifecycle concepts
- Experience in software architecture or team leadership
- Familiarity with DevOps, agile practices, or SDLC tooling
Audience
- Software architects
- Development leads
- Engineering managers
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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- Personnaliser GitHub Copilot en fonction des besoins spécifiques du projet et des flux de travail de l'équipe.
- Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour des tâches de codage complexes.
- Intégrer GitHub Copilot dans les pipelines CI/CD et les environnements collaboratifs.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Utiliser GitHub Copilot pour aider à la rédaction des scripts shell, aux configurations et aux pipelines CI/CD.
- Tirer parti de l'achèvement du code IA dans les fichiers YAML et GitHub Actions.
- Accélérer les workflows de test, de déploiement et d'automatisation.
- Appliquer Copilot de manière responsable avec une compréhension des limites de l'IA et des meilleures pratiques.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation des formations
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer GitHub Copilot pour les environnements d'équipe.
- Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de codage collaboratif.
- Optimiser les flux de travail de l'équipe en utilisant les fonctionnalités de Copilot.
- Gérer l'intégration de Copilot dans des projets multi-développeurs.
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- Configurer GitHub Copilot à des fins de débogage et de revue de code.
- Utiliser Copilot pour identifier et résoudre efficacement les bogues.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Optimiser leur utilisation de GitHub Copilot pour les tâches de codage avancées.
- Écrire un code plus efficace, sans erreur et facile à maintenir grâce aux suggestions de Copilot.
- Intégrer GitHub Copilot dans leurs IDE et flux de travail préférés.
- Utiliser Copilot pour le débogage et la refonte du code.
- Comprendre les limites et les considérations éthiques de l'utilisation d'outils de codage alimentés par l'IA.
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7 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent comprendre les capacités de GitHub Copilot, le configurer et l'utiliser efficacement pour améliorer leur expérience de codage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre ce qu'est GitHub Copilot et comment il fonctionne.
- Configurer GitHub Copilot avec un éditeur de code supporté.
- Utiliser GitHub Copilot pour écrire, remanier et déboguer du code plus rapidement.
- Exploiter Copilot pour explorer des techniques et des solutions de codage.
- Appliquer les meilleures pratiques pour intégrer GitHub Copilot dans les flux de travail quotidiens.
Tabnine for Beginners
14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent améliorer leur efficacité en matière de codage à l'aide de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur IDE préféré.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour accélérer le codage.
- Personnaliser les paramètres de Tabnine pour une assistance optimale.
- Comprendre comment l'IA de Tabnine apprend de leur code pour fournir de meilleures suggestions.
Tabnine for Advanced Developers
14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau avancé et aux chefs d'équipe qui souhaitent maîtriser les fonctionnalités avancées de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Implémenter Tabnine dans des projets logiciels complexes.
- Personnaliser et entraîner les modèles d'IA de Tabnine pour des cas d'utilisation spécifiques.
- Intégrer Tabnine dans les flux de travail de l'équipe et les pipelines de développement.
- Améliorer la qualité du code et accélérer les cycles de développement en utilisant les connaissances de Tabnine.
Tabnine: Code Smarter with AI
21 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, novices ou experts, qui souhaitent tirer parti de l'IA pour générer du code avec Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de la génération de code par l'IA.
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement.
- Utiliser Tabnine pour compléter efficacement le code et corriger les erreurs.
- Créer et entraîner des modèles d'IA personnalisés avec Tabnine pour des tâches spécialisées.
Tabnine for Python Developers
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire Python et aux scientifiques des données qui souhaitent augmenter leur productivité avec l'aide de Tabnine.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement Python.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour écrire du code Python plus efficacement.
- Personnaliser le comportement de Tabnine pour l'adapter à leur style de codage et aux besoins du projet.
- Comprendre comment le modèle d'intelligence artificielle de Tabnine fonctionne spécifiquement avec le code Python.