Eğitim İçeriği
Yapay Zeka Destekli Yazılım Mühendisliğine Giriş
- Yazılım mühendisliğinde yapay zekanın genel bakışı
- Yapay Zeka Destekli Yazılım Mühendisliğinin (YAZEM) tarihi ve gelişimi
- Temel kavramlar ve terminoloji
Yazılım Geliştirmede Yapay Zeka Teknolojileri
- Makine öğrenmesinin temelleri
- Kod için doğal dil işleme (NLP)
- Sinir ağları ve derin öğrenme modelleri
Yapay Zeka ile Yazılım Geliştirmeyi Otomatikleştirme
- Tekrarlayan kod üretmek için yapay zeka araçları
- Otomatik kod yeniden düzenleme ve optimizasyon
- Fonksiyonel ve birim testi kodu üretimi
- Yapay zeka destekli test senaryosu tasarımı ve optimizasyonu
Yapay Zeka ile Kod Kalitesini Artırma
- Hata tespiti ve kod incelemeleri için yapay zeka
- Yazılım bakımı için öngörülü analizler
- Yapay zeka destekli statik ve dinamik analiz araçları
- Otomatik hata ayıklama teknikleri
- Yapay zeka güdümlü arıza yerelleştirme ve onarım
Yapay Zeka DevOps ve Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım (SED) İçin
- Oluşturma ve dağıtım için yapay zeka
- İzleme ve günlük analizi için yapay zeka
- SED işlem hatları için öngörülü modeller
- SED iş akışlarında yapay zeka tabanlı test otomasyonu
- Gerçek zamanlı hata algılama ve çözümü için yapay zeka
Yapay Zeka Documentation ve Bilgi Management İçin
- Docstring ve dokümantasyonun otomatik oluşturulması
- Kod tabanlarından bilgi çıkarımı
- Kod arama ve yeniden kullanımı için yapay zeka
Etik Hususlar ve Zorluklar
- Yapay zeka araçlarında önyargı ve adalet
- Fikri mülkiyet ve lisanslama sorunları
- Yazılım mühendisliğinde yapay zekanın geleceği
Uygulamalı Projeler ve Vaka Çalışmaları
- Yazılım mühendisliğinde popüler yapay zeka araçlarıyla çalışma
- YAZEM'in endüstrideki vaka çalışmaları
- Kapsam projesi: Yapay zeka ile geliştirilmiş bir yazılım uygulaması geliştirme
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yazılım geliştirme süreçleri ve metodolojilerine ilişkin anlayış
- Python programlama konusunda deneyim
- Makine öğrenimi kavramlarına ilişkin temel bilgi
Hedef Kitle
- Yazılım geliştiriciler
- Yazılım mühendisleri
- Teknik liderler ve yöneticiler
Danışanlarımızın Yorumları (5)
Öğretim Yöntemi
Negritu - OMNIASIG VIENNA INSURANCE GROUP S.A.
Eğitim - SoapUI for API Testing
Yapay Zeka Çevirisi
Her şeyi sevdim çünkü hepsi bana yeni ve işime katacağı değerli kazanımları görebiliyorum.
Zareef - BMW South Africa
Eğitim - Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems
Yapay Zeka Çevirisi
Konu hakkında çok genel bir bakış, kurs bilgisine uygun şekilde tüm önkoşul bilgilerini içeren.
James Hurburgh - Queensland Police Service
Eğitim - SpecFlow: Implementing BDD for .NET
Yapay Zeka Çevirisi
Anlaması ve uygulaması kolaydı.
Thomas Young - Canadian Food Inspection Agency
Eğitim - Robot Framework: Keyword Driven Acceptance Testing
Yapay Zeka Çevirisi
Etkinlik sayısı. (Not: "hands-on exercises" ifadesi eğitim ve öğrenme bağlamında "etkileşimli çalışmalara" veya "pratik etkinliklere" denkleştirilebilir. Ancak, verilen cümle oldukça kısaltılmış olduğundan ve tam bir bağlam eksik olduğundan, genel bir terim olan "etkinlik sayısı" olarak çeviri yapılmıştır.) Dikkat: Kullanıcı sadece "Amount of hands-on exercises" ifadesinin çevirisi istemiş olsa da, çeviride biraz daha anlamlı bir ifade sağlamak adına "Etkinlik sayısı" şeklinde çevrildi. Ancak kullanıcıya verilen talimatlara göre tam olarak istenen metni çevirmek gerekirse: Elle yapılan egzersizlerin miktari. Bu şekilde daha doğrudur ancak Türkçe'de doğal akışa sahip olmayabilir. Bu nedenle, en uygun çeviriyi belirlemek için daha fazla bağlam gerekebilir.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
Eğitim - API Testing with Postman
Yapay Zeka Çevirisi