AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) Training Course
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) là một khóa học thực tế khám phá cách trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện từng giai đoạn của quy trình phát triển phần mềm. Từ việc tự động hóa phân tích yêu cầu đến sinh các trường hợp thử nghiệm thông minh và tối ưu hóa triển khai, người tham gia sẽ học cách tích hợp công cụ và kỹ thuật AI trong toàn bộ vòng đời.
Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho những nhà lãnh đạo phần mềm ở mức trung cấp muốn hiện đại hóa quy trình phát triển ứng dụng (SDLC) của họ bằng các luồng làm việc và công cụ được hỗ trợ bởi AI.
Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:
- Sử dụng AI để chuyển đổi đầu vào kinh doanh thành yêu cầu cấu trúc và câu chuyện người dùng.
- Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện tài liệu mã nguồn, đánh giá và tinh chỉnh lại mã.
- Tự động hóa việc sinh trường hợp thử nghiệm và phân tích độ bao phủ bằng công cụ AI.
- Áp dụng theo dõi và quyết định triển khai được dẫn dắt bởi AI trong các đường ống CI/CD.
Định dạng của khóa học
- Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Ai trong Giai đoạn Yêu cầu và Kế hoạch
- Sử dụng NLP và LLMs để phân tích yêu cầu
- Chuyển đổi đầu vào của các bên quan tâm thành epic và câu chuyện người dùng
- Công cụ AI cho việc tinh chỉnh câu chuyện và sinh tiêu chí chấp nhận
Tiết Kế và Cơ Cấu Tăng cường bởi AI
- Sử dụng AI để mô hình hóa các thành phần hệ thống và phụ thuộc vào
- Đề xuất vẽ sơ đồ cơ cấu và UML
- Kiểm tra thiết kế thông qua việc lập luận dựa trên gợi ý của hệ thống
Công Việc Phát Triển Được Tăng cường bởi AI
- Tạo mã bằng sự hỗ trợ của AI và tạo cấu trúc cơ sở (boilerplate)
- Đánh giá lại mã nguồn và cải thiện hiệu suất sử dụng LLMs
- Tích hợp công cụ AI vào IDEs (ví dụ: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Thử nghiệm với AI
- Sinh các trường hợp thử nghiệm đơn vị và tích hợp sử dụng mô hình AI
- Hỗ trợ của AI trong phân tích hồi quy và duy trì thử nghiệm
- Tạo điều kiện thăm dò và biên độ thông qua AI
Documentation, Đánh giá và Chia sẻ Kiến Thức
- Định dạng tài liệu tự động từ mã nguồn và API
- Tự động hóa đánh giá mã nguồn bằng các gợi ý của AI và danh sách kiểm tra
- Tạo cơ sở kiến thức và FAQ sử dụng AI đối thoại
AI trong CI/CD và Tự Động Hóa Triển Khai
- Tối ưu hóa đường ống với sự hỗ trợ của AI và thử nghiệm dựa trên rủi ro
- Lưu ý thông minh về việc triển khai Canary và quay lại (rollback)
- Sử dụng AI trong xác nhận triển khai và phân tích sau triển khai
Go quản lý, Đạo đức và Chiến lược Thực hiện
- Đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm và tránh sự thiên vị trong mã được sinh ra
- Kiểm toán và tuân thủ trong các luồng làm việc hỗ trợ bởi AI
- Xây dựng lộ trình cho việc chấp nhận AI theo giai đoạn qua SDLC
Tóm tắt và Bước Tiếp Theo
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) là một khóa học thực tế khám phá cách trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện từng giai đoạn của quy trình phát triển phần mềm. Từ việc tự động hóa phân tích yêu cầu đến sinh các trường hợp thử nghiệm thông minh và tối ưu hóa triển khai, người tham gia sẽ học cách tích hợp công cụ và kỹ thuật AI trong toàn bộ vòng đời.
Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho những nhà lãnh đạo phần mềm ở mức trung cấp muốn hiện đại hóa quy trình phát triển ứng dụng (SDLC) của họ bằng các luồng làm việc và công cụ được hỗ trợ bởi AI.
Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:
- Sử dụng AI để chuyển đổi đầu vào kinh doanh thành yêu cầu cấu trúc và câu chuyện người dùng.
- Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện tài liệu mã nguồn, đánh giá và tinh chỉnh lại mã.
- Tự động hóa việc sinh trường hợp thử nghiệm và phân tích độ bao phủ bằng công cụ AI.
- Áp dụng theo dõi và quyết định triển khai được dẫn dắt bởi AI trong các đường ống CI/CD.
Định dạng của khóa học
- Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
- Có hiểu biết về khái niệm vòng đời phát triển phần mềm (SDLC)
- Kinh nghiệm trong kiến trúc phần mềm hoặc lãnh đạo nhóm
- Quen thuộc với DevOps, thực hành Agile, hoặc công cụ SDLC
Tập thể tham gia
- Nhà thiết kế phần mềm
- Lãnh đạo phát triển
- Trưởng nhóm kỹ thuật
Đề cương khóa học
Hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Giai đoạn Yêu cầu và Kế hoạch
- Sử dụng NLP và LLMs cho phân tích yêu cầu
- Chuyển đổi đầu vào của các bên liên quan thành epic và câu chuyện người dùng
- Công cụ AI để tinh chỉnh câu chuyện và tạo tiêu chí chấp nhận
Hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) bổ trợ Thiết kế và Cấu trúc
- Sử dụng AI để mô hình hóa thành phần hệ thống và phụ thuộc
- Tạo sơ đồ kiến trúc và đề xuất UML
- Đánh giá thiết kế thông qua lập luận dựa trên kích thích của hệ thống
Hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) tăng cường quy trình phát triển
- Tạo mã và cấu trúc chuẩn với sự hỗ trợ của AI (ví dụ: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
- Sử dụng LLMs để cải thiện tái cấu trúc mã và hiệu suất
- Hoàn thiện tích hợp công cụ AI vào IDEs
Thử nghiệm với Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Tạo các thử nghiệm đơn vị và tích hợp bằng mô hình AI
- Hỗ trợ AI cho phân tích hồi quy và bảo trì thử nghiệm
- Xây dựng trường hợp khám phá và biên giới bằng AI
Documentation, Đánh giá, và Chia sẻ Kiến thức
- Tạo tài liệu tự động từ mã và API
- Đánh giá mã tự động bằng kích thích và danh sách kiểm tra của AI
- Xây dựng cơ sở kiến thức và FAQ sử dụng AI trò chuyện
Hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) trong CI/CD và Tự động hóa triển khai
- Tối ưu hóa dòng chảy tự động tăng cường AI và thử nghiệm dựa trên rủi ro
- Lời khuyên thông minh cho việc phát hành Canary và thu hồi
- Hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) trong xác nhận triển khai và phân tích sau triển khai
Quản lý, Đạo đức, và Chiến lược Triển khai
- Bảo đảm sử dụng AI có trách nhiệm và tránh thiên vị trong mã được tạo ra
- Kiểm toán và tuân thủ trong quy trình công việc hỗ trợ bởi AI
- Xây dựng bản đồ đường đi cho việc áp dụng AI theo giai đoạn qua SDLC
Tóm tắt và Bước kế tiếp
Requirements
- Có hiểu biết về các khái niệm vòng đời phát triển phần mềm (SDLC)
- Kinh nghiệm trong kiến trúc phần mềm hoặc lãnh đạo nhóm
- Thành thạo DevOps, thực hành Agile, hoặc công cụ SDLC
Đối tượng học
- Nhà kiến trúc phần mềm
- Lãnh đạo phát triển
- Quản lý kỹ thuật
Open Training Courses require 5+ participants.
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) Training Course - Booking
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) Training Course - Enquiry
AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)
Related Courses
Advanced GitHub Copilot
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ nâng cao, những người muốn tùy chỉnh GitHub Copilot cho các dự án nhóm, sử dụng các tính năng nâng cao của nó và tích hợp nó liền mạch vào quy trình CI/CD để nâng cao khả năng cộng tác và năng suất.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Tùy chỉnh GitHub Copilot cho các nhu cầu dự án và quy trình làm việc của nhóm cụ thể.
- Tận dụng các tính năng nâng cao của Copilot cho các tác vụ lập trình phức tạp.
- Tích hợp GitHub Copilot vào quy trình CI/CD và môi trường cộng tác.
- Tối ưu hóa sự cộng tác của nhóm bằng cách sử dụng các công cụ hỗ trợ AI.
- Quản lý và khắc phục sự cố cài đặt và quyền của Copilot một cách hiệu quả.
Giới thiệu về AI Coding Assistants
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu về các trợ lý lập trình AI, khả năng của chúng, cách chúng có thể nâng cao quy trình phát triển và các cân nhắc về đạo đức liên quan đến việc sử dụng chúng.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu được mục đích và khả năng của các trợ lý lập trình AI.
- Xác định các công cụ trợ lý lập trình AI khác nhau và các tính năng của chúng.
- Sử dụng các trợ lý lập trình AI cho các tác vụ lập trình cơ bản.
- Giải quyết các cân nhắc về đạo đức cơ bản và sử dụng AI có trách nhiệm trong phát triển.
AI Coding Assistants: Nâng cao năng lực cho Nhà phát triển Productivity
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tích hợp các trợ lý lập trình AI vào quy trình phát triển của họ.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu rõ vai trò và khả năng của các trợ lý lập trình AI trong phát triển phần mềm.
- Sử dụng các công cụ trợ lý lập trình AI khác nhau để tự động hóa các tác vụ lập trình thường xuyên.
- Tích hợp các trợ lý lập trình AI vào vòng đời phát triển phần mềm của họ.
- Nâng cao năng suất và tập trung vào các tác vụ lập trình phức tạp và sáng tạo hơn.
- Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và sử dụng AI có trách nhiệm trong phát triển phần mềm.
GitHub Copilot cho DevOps Tự động hóa và Productivity
14 HoursGitHub Copilot là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo giúp tự động hóa các tác vụ phát triển, bao gồm DevOps hoạt động như viết cấu hình YAML, GitHub Actions và script triển khai.
Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho chuyên gia từ trình độ初学者到中级,希望使用GitHubCopilot来简化DevOps任务、提高自动化程度和提升生产效率。
完成本培训后,参与者将能够:
- 使用GitHubCopilot辅助shell脚本编写、配置以及CI/CD管道。
- 在YAML文件和GitHubActions中利用AI代码补全功能。
- 加速测试、部署和自动化工作流程。
- 理解AI的限制并负责任地应用最佳实践使用Copilot。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和实践。
- 在实操环境中进行动手实施。
课程定制选项
- 如需为本课程请求定制培训,请联系我们安排。
GitHub Copilot cho Phát triển
14 HoursBuổi đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển trình độ初学者到中级,希望在开发环境中学习如何利用GitHub Copilot的功能。
完成本培训后,参与者将能够:
- 理解GitHub Copilot的能力和好处。
- 配置并将Copilot集成到开发工作流中。
- 了解Copilot的高级功能,并学习如何有效使用Copilot的最佳实践。
GitHub Copilot trong Môi trường Đội Nhóm: Collaboration Các Thực hành Tốt nhất
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tối ưu hóa quy trình làm việc của nhóm, nâng cao các phương pháp lập trình cộng tác và quản lý hiệu quả việc sử dụng Copilot trong môi trường nhiều nhà phát triển.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập Copilot GitHub cho môi trường nhóm.
- Sử dụng Copilot để nâng cao các phương pháp lập trình cộng tác.
- Tối ưu hóa quy trình làm việc của nhóm bằng cách sử dụng các tính năng của Copilot.
- Quản lý tích hợp Copilot trong các dự án nhiều nhà phát triển.
- Duy trì chất lượng và tiêu chuẩn mã nhất quán trên các nhóm.
- Tận dụng các tính năng nâng cao của Copilot cho các nhu cầu cụ thể của nhóm.
- Kết hợp Copilot với các công cụ cộng tác khác để tăng hiệu quả.
GitHub Copilot để Gỡ lỗi và Đánh giá Mã nguồn
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư QA, nhà phát triển và trưởng nhóm ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng GitHub Copilot để gỡ lỗi hiệu quả hơn, nâng cao chất lượng mã và hợp lý hóa quy trình đánh giá mã.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập GitHub Copilot cho mục đích gỡ lỗi và đánh giá mã.
- Sử dụng Copilot để xác định và giải quyết lỗi một cách hiệu quả.
- Nâng cao chất lượng mã với các gợi ý hỗ trợ bởi AI.
- Hợp lý hóa quy trình đánh giá mã với các khả năng của Copilot.
- Phối hợp làm việc hiệu quả bằng cách sử dụng Copilot trong môi trường nhóm.
GitHub Copilot dành cho Phát triển Giao diện Người dùng
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển front-end trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng GitHub Copilot để tự động hóa các tác vụ mã hóa lặp đi lặp lại, cải thiện thiết kế UI/UX và tối ưu hóa quy trình làm việc front-end.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập GitHub Copilot cho các dự án phát triển front-end.
- Tận dụng Copilot để tạo mã HTML, CSS và JavaScript một cách hiệu quả.
- Cải thiện quy trình thiết kế UI/UX bằng các gợi ý mã được tạo bởi AI.
- Nâng cao quy trình làm việc front-end với các chiến lược tích hợp Copilot thực tế.
- Khắc phục sự cố và gỡ lỗi mã front-end bằng sự hỗ trợ của Copilot.
GitHub Copilot cho Python Nhà phát triển
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển trình độ từ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tận dụng GitHub Copilot cho các tác vụ cụ thể của Python, gỡ lỗi và triển khai các quy trình làm việc học máy.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập và cấu hình GitHub Copilot cho quá trình phát triển Python.
- Tận dụng Copilot để viết mã Python hiệu quả.
- Gỡ lỗi các ứng dụng Python bằng các gợi ý do AI tạo ra.
- Tự động hóa các tác vụ mã hóa lặp đi lặp lại và cải thiện hiệu quả quy trình làm việc.
- Sử dụng Copilot để triển khai các dự án học máy trong Python.
Trung cấp GitHub Copilot
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp, mong muốn tận dụng GitHub Copilot để xử lý các trường hợp sử dụng mã nâng cao, cải thiện năng suất và tích hợp Copilot vào quy trình phát triển của họ.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Tối ưu hóa việc sử dụng GitHub Copilot cho các tác vụ mã hóa nâng cao.
- Viết mã hiệu quả hơn, ít lỗi hơn và dễ bảo trì hơn với các gợi ý của Copilot.
- Tích hợp GitHub Copilot vào các IDE và quy trình làm việc ưa thích của họ.
- Sử dụng Copilot để gỡ lỗi và tái cấu trúc mã.
- Hiểu rõ những hạn chế và cân nhắc về mặt đạo đức khi sử dụng các công cụ mã hóa hỗ trợ AI.
Giới thiệu về GitHub Copilot
7 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu rõ khả năng của GitHub Copilot, thiết lập và sử dụng nó một cách hiệu quả để nâng cao trải nghiệm lập trình của họ.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu GitHub Copilot là gì và cách nó hoạt động.
- Thiết lập GitHub Copilot với trình soạn thảo mã được hỗ trợ.
- Sử dụng GitHub Copilot để viết, tái cấu trúc và gỡ lỗi mã nhanh hơn.
- Tận dụng Copilot để khám phá các kỹ thuật và giải pháp lập trình.
- Áp dụng các phương pháp tốt nhất để tích hợp GitHub Copilot vào quy trình làm việc hàng ngày.
Tabnine for Beginners
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn nâng cao hiệu quả viết mã của họ với sự trợ giúp của Tabnine.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt và thiết lập Tabnine trong IDE ưa thích của họ.
- Sử dụng các tính năng tự động hoàn thành của Tabnine để tăng tốc độ viết mã.
- Tùy chỉnh cài đặt của Tabnine để có được sự hỗ trợ tối ưu.
- Hiểu cách AI của Tabnine học hỏi từ mã của họ để đưa ra các gợi ý tốt hơn.
Tabnine for Advanced Developers
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và trưởng nhóm có trình độ cao, những người muốn làm chủ các tính năng nâng cao của Tabnine.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Triển khai Tabnine trong các dự án phần mềm phức tạp.
- Tùy chỉnh và huấn luyện các mô hình AI của Tabnine cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
- Tích hợp Tabnine vào quy trình làm việc nhóm và quy trình phát triển.
- Nâng cao chất lượng mã và đẩy nhanh chu kỳ phát triển bằng cách sử dụng những hiểu biết sâu sắc từ Tabnine.
Tabnine: Code Smarter with AI
21 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển từ mới bắt đầu đến chuyên gia, những người muốn tận dụng AI để tạo mã với Tabnine.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tạo mã hỗ trợ bởi AI.
- Cài đặt và cấu hình Tabnine trong môi trường phát triển của họ.
- Sử dụng Tabnine để hoàn thành mã hiệu quả và sửa lỗi.
- Tạo và huấn luyện các mô hình AI tùy chỉnh với Tabnine cho các tác vụ chuyên biệt.
Tabnine dành cho Python Nhà phát triển
14 HoursKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu trình độ trung cấp muốn nâng cao năng suất làm việc của họ với sự trợ giúp của Tabnine.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt và cấu hình Tabnine trong môi trường phát triển Python của họ.
- Sử dụng các tính năng tự động hoàn thành của Tabnine để viết mã Python hiệu quả hơn.
- Tùy chỉnh hành vi của Tabnine để phù hợp với phong cách mã hóa và nhu cầu dự án của họ.
- Hiểu cách thức hoạt động của mô hình AI của Tabnine cụ thể với mã Python.