Eğitim İçeriği

AIASE'e Giriş

  • Yazılım mühendisliğinde AI'nin genel bakış
  • AIASE'nin tarihi ve evrimi
  • Temel kavramlar ve terimler

Yazılım Geliştirmede AI Teknolojileri

  • Makine öğrenmenin temelleri
  • Kod için doğal dil işleme (NLP)
  • Sinir ağları ve derin öğrenme modelleri

Yazılım Geliştirmede AI ile Otomasyon

  • Temel kod oluşturma için AI araçları
  • Otomatik kod yeniden düzenleme ve iyileştirme
  • Fonksiyonel ve birim testi kodu oluşturma
  • AI destekli test durumu tasarımı ve iyileştirme

Kod Kalitesini Artırmada AI

  • Hata bulma ve kod incelemesi için AI
  • Yazılım bakımını tahmin etmek için öngörücü analitik
  • AI destekli statik ve dinamik analiz araçları
  • Otomatik hata ayıklama teknikleri
  • Hata yerelleştirme ve onarımlar için AI

DevOps ve Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım (CI/CD)de AI

  • Oluşturma ve dağıtım için AI
  • İzleme ve günlük analizi için AI
  • CI/CD hattı için öngörücü modeller
  • CI/CD akışlarında AI tabanlı test otomasyonu
  • Gerçek zamanlı hata tespiti ve çözümü için AI

Belgelendirme ve Bilgi Yönetimi İçin AI

  • Docstrings ve belgeleri otomatik oluşturma
  • Kod tabanlarından bilgi çıkarma
  • Kod arama ve yeniden kullanımı için AI

Etik Konular ve Zorluklar

  • AI araçları içinde önyargı ve adil davranışı
  • Entelektüel mülkiyet ve lisanseme konuları
  • Yazılım mühendisliğinde AI'nin geleceği

Pratik Projeler ve Vaka Çalışmaları

  • Yazılım mühendisliğinde popüler AI araçlarıyla çalışma
  • Endüstride AIASE vaka çalışmaları
  • Taç projesi: AI-eşsiz bir yazılım uygulaması geliştirme

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yazılım geliştirme süreçleri ve metodolojileri hakkında bilgi sahibi olmak
  • Python'da programlama deneyimi
  • Makine öğrenme kavramları hakkında temel bilgi

Hedef Kitle

  • Yazılım geliştiricileri
  • Yazılım mühendisleri
  • Teknik liderler ve yöneticiler
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Katılımca başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler