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Programa do Curso

Introdução à AIASE

  • Visão geral da IA na engenharia de software
  • História e evolução da AIASE
  • Conceitos-chave e terminologia

Tecnologias de IA no Desenvolvimento de Software

  • Fundamentos do aprendizado de máquina
  • Processamento de linguagem natural (PLN) para código
  • Redes neurais e modelos de aprendizado profundo

Automatização do Desenvolvimento de Software com IA

  • Ferramentas de IA para geração de código modelo (boilerplate)
  • Refatoração e otimização automatizadas de código
  • Geração automática de código de testes funcionais e unitários
  • Design e otimização assistidos por IA para casos de teste

Aprimoramento da Qualidade do Código com IA

  • IA para detecção de bugs e revisão de código
  • Análise preditiva para manutenção de software
  • Ferramentas de análise estática e dinâmica movidas por IA
  • Técnicas automatizadas de depuração (debugging)
  • Localização e reparo de falhas orientados por IA

IA em DevOps e Integração Contínua/Implantação Contínua (CI/CD)

  • IA para otimização de build e implantação
  • IA no monitoramento e análise de logs
  • Modelos preditivos para pipelines de CI/CD
  • Automação de testes baseada em IA em fluxos de trabalho de CI/CD
  • IA para detecção e resolução de erros em tempo real

IA para Documentação e Gestão do Conhecimento

  • Geração automática de docstrings e documentação
  • Extração de conhecimento de bases de código
  • IA para busca e reutilização de código

Considerações Éticas e Desafios

  • Vieses e equidade nas ferramentas de IA
  • Questões de propriedade intelectual e licenciamento
  • O futuro da IA na engenharia de software

Projetos Práticos e Estudos de Caso

  • Trabalhando com ferramentas populares de IA em engenharia de software
  • Estudos de caso de AIASE na indústria
  • Projeto final: Desenvolvimento de um aplicativo de software aumentado por IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos processos e metodologias de desenvolvimento de software
  • Experiência com programação em Python
  • Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software
  • Engenheiros de software
  • Líderes técnicos e gestores
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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