Eğitim İçeriği

AI Gereklilikler ve Planlama Fazında Kullanımı

  • NLP ve LLM'leri gereksinim analizi için kullanma
  • Hangi taraflardan alınan girdileri epiqler ve kullanıcı hikayelerine dönüştürme
  • Hikaye detaylaması ve kabul kriteri oluşturma AI araçları

AI'lı Tasarım ve Mimari

  • Sistem bileşenlerini ve bağımlılıklarını modellemede AI kullanımı
  • Mimari diyagramları ve UML önerileri oluşturma
  • Bildirime dayalı sistem düşünümü ile tasarım doğrulama

AI'lı Geliştirme İş Akışları

  • AI destekli kod üretimi ve ana hat yapısı oluşturma
  • LLM'ler kullanarak kod yeniden yapılandırma ve performans iyileştirmeleri
  • Copilot, Tabnine, CodeWhisperer gibi AI araçlarını IDE'lere entegrasyonu

AI ile Test

  • AI modellerini kullanarak birim ve entegrasyon testleri oluşturma
  • Gerçekleme analizi ve test bakımı için AI destekli çalışmalar
  • Açık uçlu ve sınır durumu üretimi ile AI kullanımı

Documentation, İnceleme ve Bilgi Paylaşımı

  • Kod ve API'lerden otomatik belge oluşturma
  • AI soruları ve kontrol listeleri kullanarak kod incelemesini otomasyonu
  • Tartışmalı AI ile bilgi tabanları ve SSS'leri oluşturma

CI/CD ve Yükleme Otonomculukunda AI

  • Bilgilendirilmiş akış optimizasyonu ve risk tabanlı testlerde AI kullanımı
  • Zeki kanarya sürümü ve geri alım önerileri
  • Yükleme doğrulama ve post-yükleme analizi için AI kullanımı

Governance, Etik ve Uygulama Stratejisi

  • Tüm SDLC boyunca aşamalı AI kullanım yol haritası oluşturma
  • Üretilen kodda sorumluluğun korunan AI kullanımı ve önyargıların önlenmesi
  • AI destekli iş akışlarında denetim ve uygunluk

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yazılım geliştirme yaşam döngüsü kavramlarının anlaşılmasının olması
  • Yazılım mimarisi veya takım liderliği deneyimi
  • DevOps, esnek uygulamalar veya SDLC araçlarıyla tanışlık

Kitle

  • Yazılım mimarları
  • Geliştirme başkanları
  • Mühendislik yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler