Kurzusleírás

AI a Követelmények és Tervezési Fázisban

  • NLP és LLMs használata a követelmény-analízishez
  • Tárgyérdekeltek bevitelének átalakítása epikbe és felhasználói történetekbe
  • AI eszközök a történet finomításához és elfogadási kritériumok generálásához

AI-Enhanced Design és Architektúra

  • AI használata a rendszerkomponensek és függőségek modelljének létrehozásához
  • Architektúradiagramok és UML javaslatok generálása
  • Design validálás prompt-alapú rendszermagozással

AI-Enhanced Fejlesztési Folyamatok

  • AI segített kódgenerálás és boilerplate scaffolding
  • Kódrefaktorálás és teljesítményjavítás LLMs használatával
  • AI eszközök integrálása IDE-kbe (pl. Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Tesztelés AI-val

  • Egységi és integrációs tesztek generálása AI-modellekkel
  • AI segített regresszió-analízis és tesztfenntartás
  • Exploratív és határértékes esetek generálása AI-val

Documentation, Megtekintés és Tudásmegosztás

  • Automatikus dokumentációgenerálás a kódból és API-kból
  • Kódmegtekintési automatizálás AI promptokkal és ellenőrzési listákkal
  • Tudásbázisok és FAQ-k létrehozása beszélgetőes AI-val

AI a CI/CD és Deployments Automatizálásban

  • AI-Enhanced pipeline optimalizálás és risk-based tesztelés
  • Intelligent canary release és visszaállásjavaslatok
  • AI a deployment ellenőrzésében és post-deploy analízisben

Governálás, Etika és Implementációs Strategia

  • Felelős AI használat biztosítása és bias elkerülése a generált kódban
  • Audit és compliance AI-asszisztált munkafolyamatokban
  • Útvonalterv készítése az AI bevezetéséhez a teljes SDLC-ben

Összegzés és Következő Lépések

Követelmények

  • A szoftverfejlesztési életciklus fogalmainak megértése
  • Szakértetlenség a szoftverarchitektúrában vagy csapatvezetésben
  • Ismeret a DevOps-ban, agilis gyakorlatokban, vagy az SDLC eszközökben

Audience

  • Szoftverarchitektusok
  • Fejlesztési vezetők
  • Műszaki igazgatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák