Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 14 Giờ học
Đề cương khóa học
AI trong giai đoạn yêu cầu và lập kế hoạch
- Sử dụng NLP và LLM để phân tích yêu cầu
- Chuyển đổi đầu vào từ các bên liên quan thành epics và user stories
- Các công cụ AI để tinh chỉnh user stories và tạo tiêu chí chấp nhận (acceptance criteria)
Thiết kế và kiến trúc được tăng cường bằng AI
- Sử dụng AI để mô hình hóa các thành phần hệ thống và sự phụ thuộc
- Tạo sơ đồ kiến trúc và gợi ý biểu đồ UML
- Xác thực thiết kế thông qua lập luận hệ thống dựa trên prompt (prompt-based system reasoning)
Luồng công việc phát triển được tăng cường bằng AI
- Tạo mã nguồn và khung mã (boilerplate scaffolding) có sự hỗ trợ của AI
- Tái cấu trúc mã và cải thiện hiệu suất bằng LLM
- Tích hợp công cụ AI vào IDE (ví dụ: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Kiểm thử với AI
- Tạo thử nghiệm đơn vị và thử nghiệm tích hợp bằng các mô hình AI
- Phân tích hồi quy và bảo trì thử nghiệm có sự hỗ trợ của AI
- Tạo các trường hợp khám phá và trường hợp biên (boundary cases) bằng AI
Tài liệu, Rà soát và Chia sẻ kiến thức
- Tự động tạo tài liệu từ mã nguồn và API
- Tự động hóa rà soát mã bằng các prompt AI và danh mục kiểm tra (checklists)
- Xây dựng cơ sở kiến thức và các câu hỏi thường gặp (FAQ) bằng AI hội thoại
AI trong CI/CD và tự động hóa triển khai
- Tối ưu hóa pipeline và kiểm thử dựa trên rủi ro được tăng cường bằng AI
- Gợi ý phát hành canary (canary release) và hoàn tác (rollback) thông minh
- AI trong xác minh triển khai và phân tích sau triển khai
Quản trị, Đạo đức và Chiến lược triển khai
- Đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm và tránh thiên kiến (bias) trong mã sinh thành
- Kiểm toán và tuân thủ trong các luồng công việc hỗ trợ bằng AI
- Xây dựng lộ trình áp dụng AI theo từng giai đoạn xuyên suốt SDLC
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về các khái niệm trong vòng đời phát triển phần mềm (SDLC)
- Kinh nghiệm về kiến trúc phần mềm hoặc lãnh đạo nhóm
- Nắm vững các công cụ DevOps, thực hành agile hoặc SDLC
Đối tượng tham gia
- Kiến trúc sư phần mềm
- Trưởng nhóm phát triển (Development leads)
- Quản lý kỹ thuật (Engineering managers)
Đánh giá (1)
Tôi đã học được kiến thức về thư viện Streamlit trong Python và chắc chắn tôi sẽ thử sử dụng nó để cải thiện các ứng dụng của đội tôi, những ứng dụng này được tạo bằng R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Khóa học - GitHub Copilot for Developers
Dịch thuật bằng máy