Đề cương khóa học

AI trong Giai đoạn Yêu cầu và Kế hoạch

  • Sử dụng NLP và LLMs để phân tích yêu cầu
  • Chuyển đổi đầu vào từ các bên liên quan thành epics và user stories
  • Công cụ AI cho việc tinh chỉnh story và tạo tiêu chí chấp nhận

Thiết kế và Kiến trúc được Tăng cường bởi AI

  • Sử dụng AI để mô hình hóa các thành phần hệ thống và phụ thuộc
  • Tạo sơ đồ kiến trúc và gợi ý UML
  • Xác thực thiết kế thông qua lý thuyết dựa trên prompt

Quy trình Phát triển được Tăng cường bởi AI

  • Tạo mã tự động và khung boilerplate bằng AI
  • Tái cấu trúc mã và cải thiện hiệu suất sử dụng LLMs
  • Tích hợp công cụ AI vào IDE (ví dụ: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Kiểm thử với AI

  • Tạo unit và integration tests sử dụng các mô hình AI
  • Phân tích hồi quy và bảo trì test được hỗ trợ bởi AI
  • Tạo case kiểm thử khám phá và giới hạn với AI

Tài liệu, Đánh giá, và Chia sẻ Kiến thức

  • Tạo tài liệu tự động từ mã và API
  • Tự động hóa đánh giá mã sử dụng prompt AI và danh sách kiểm tra
  • Tạo cơ sở kiến thức và FAQ sử dụng AI hội thoại

AI trong CI/CD và Triển khai Tự động

  • Tối ưu hóa pipeline được tăng cường bởi AI và kiểm thử dựa trên rủi ro
  • Gợi ý phát hành canary và rollback thông minh
  • Sử dụng AI trong xác thực triển khai và phân tích sau khi triển khai

Quản lý, Đạo đức, và Chiến lược Triển khai

  • Đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm và tránh thiên vị trong mã được tạo
  • Kiểm toán và tuân thủ trong quy trình hỗ trợ AI
  • Xây dựng lộ trình cho việc áp dụng AI theo giai đoạn trên toàn SDLC

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm chu trình phát triển phần mềm
  • Kinh nghiệm trong kiến trúc phần mềm hoặc lãnh đạo nhóm
  • Thành thạo DevOps, thực hành agile, hoặc công cụ SDLC

Đối tượng

  • Kiến trúc sư phần mềm
  • Trưởng nhóm phát triển
  • Quản lý kỹ thuật
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan