Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Modül 1: Kontekst, Kapsam ve Teslimat Zorlukları
- Otomatik Tamamlama vs. Otonom Çok Adımlı Yürütme
- Yazılım teslimatında tipik Yapay Zeka yanıltıcı kavramları
- Sadece daha iyi teşviklerin yeterli olmadığını anlama
- Katılımcı araçları, sorun noktalarını ve hedefleri belirleme
- Mühendislik takımları için doğru Yapay Zeka işletim modelini seçme
Modül 2: Spesifikasyon Yutma ve Yapısal Ayırma
- Paydaş belgelerinin yapısal envanterini oluşturma
- Gereksinim çıkarım teknikleri
- Ayırma stratejileri: yapısal, semantik, kayan pencereli
- Bağımlılıkları ve çapraz referansları koruma
- Tablolar, diyagramlar, akış şemaları ve karma girdilerle çalışma
- Bağlam pencerelerini etkili bir şekilde yönetme
Modül 3: İnsan Kararları Sınırı
- Nerede insan kararlarının kritik olduğunu belirleme
- Hayal ürünü bağımlılıkları tespit etme
- Sahte kısıtlamaları ve ters mantığı tespit etme
- Güvensiz yardımcı varsayımları önleme
- İzin izlenebilirliği, tutarlılık ve tamamlanmışlığı için doğrulama çerçeveleri
Modül 4: Gereksinimlerden Kod'a Ajanlık Aracılarla Geçiş
- Mimariden başlayarak teslimat modeli
- Bileşen eşleme ve hizmet sınırları
- Teslimat ankerleri olarak API sözleşmeleri
- Yapay Zeka araçlarında kalıcı kurallar ve kısıtlamalar
- Gereksinimlere bağlı görev talimatları
- Minimum teşvik yaklaşımı vs. kısıtlanmış teşvik yaklaşımları
- Sözleşmeden başlayarak backend ve frontend oluşturma
Modül 5: Ajanlık Yineleme Döngüsü
- Kendi kendini düzeltme spirali
- Denetimli iteratif teslimat döngüleri
- Farkları ve kod değişikliklerini gözden geçirme
- Kapsam kayması ve yetkisiz değişiklikleri tespit etme
- Sınırlı bağlam hafızasını yönetme
- Yineleme geçmişi kullanarak sürekli iyileştirme
Modül 6: Kod Kalitesi Güvence
- Kenar durumlar için teşvik kısıtlamaları
- Yaşıyan yönetim belgeleri olarak kural belgeleri
- Linting ve statik analizle otomatik geçiş kapıları
- Yapay Zeka tarafından oluşturulan kodda güvenlik taraması
- Bağımlılık ve mimari uyumluluk denetimleri
- Yapay Zeka çıktıları için insan gözden geçirme protokolü
Modül 7: Geri Besleme Döngülerine ve Sürekli İyileştirme
- Yapay Zeka akışlarına yapısal başarısızlıkları geri besleme
- Sınırlı yinelemeler ve durma kriterleri
- Döngülerin ve sonuçların kaydı
- Kural belgelerini zamanla iyileştirme
- Tekrar kullanılabilir mühendislik zekası oluşturma
Modül 8: Yapay Zeka Teslimatındaki Güvenlik Yanlılık Modelleri
- Oluşturulan kodda yaygın güvenlik riskleri
- Teknolojiye özgü güvenlik kuralları eki
- Ön-çalışma güvenlik taraması
- Yapay Zeka destekli geliştirme için güvenli SDLC kontrolleri
- Güvenli teslimatta insan sorumluluğu
Modül 9: Spesifikasyonlara Bağlı Test
- Gereksinimlerden test spesifikasyonları oluşturma
- Alan dilinde test tasarım
- Test uygulamalarını güvenli bir şekilde oluşturma
- Mutasyon testi kavramları
- Spesifikasyon kapsama doğrulaması
- Doğrulama güçlüğünü gözden geçirme
- Tanımlayıcı soru sorma modelleri
Modül 10: Sistemi Bakım Altında Tutma
- Yaşıyan belgeler: sözleşmeler, haritalar, kurallar, test spesifikasyonları
- Zaman içinde evrim gösteren kısıtlamalar
- Uzun vadeli bakımlılık için Yapay Zeka yönetimi
- Teknik borçlanmayı önlemek için Yapay Zeka kontrolleri
- Sürdürülebilir Yapay Zeka mühendislik ekibi işletim modeli
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Katılımcılar şunlara sahip olmalıdır:
- Yazılım geliştirme projelerinde deneyim
- Uygulama mimarisi temellerini anlamak
- API'ler, backend/frontend sistemleri veya tam-stack teslimatla ilgili tanıma
- Ağile veya iteratif yazılım teslimatına ilişkin temel bilgi
- Yazılım test kavramlarına dair farkındalık
- Yapay Zeka kodlama araçlarına maruziyet faydalıdır ancak zorunlu değildir
- Orta seviye ile üst düzey teknik profesyoneller için uygundur
14 Saatler