Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Duração 14 horas
Programa do Curso
IA na Fase de Requisitos e Planejamento
- Uso de NLP e LLMs para análise de requisitos
- Conversão de entradas de partes interessadas em épicos e histórias de usuário
- Ferramentas de IA para refinamento de histórias e geração de critérios de aceitação
Design e Arquitetura Aprimorados por IA
- Uso de IA para modelar componentes e dependências do sistema
- Geração de diagramas de arquitetura e sugestões de UML
- Validação de design através de raciocínio de sistema baseado em prompts
Fluxos de Trabalho de Desenvolvimento Aprimorados por IA
- Geração de código assistida por IA e estruturação de boilerplate
- Refatoração de código e melhorias de desempenho usando LLMs
- Integração de ferramentas de IA em IDEs (ex.: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Testes com IA
- Geração de testes unitários e de integração usando modelos de IA
- Análise de regressão e manutenção de testes assistidos por IA
- Geração de casos exploratórios e de limites com IA
Documentação, Revisão e Compartilhamento de Conhecimento
- Geração automática de documentação a partir de código e APIs
- Automatização da revisão de código usando prompts e checklists de IA
- Criação de bases de conhecimento e FAQs usando IA conversacional
IA em Automação de CI/CD e Implantação
- Otimização de pipelines aprimorada por IA e testes baseados em risco
- Sugestões inteligentes de lançamento canário e rollback
- IA na verificação de implantação e análise pós-implantação
Governança, Ética e Estratégia de Implementação
- Garantir o uso responsável da IA e evitar viés no código gerado
- Auditoria e conformidade em fluxos de trabalho assistidos por IA
- Construção de um roteiro para adoção gradual da IA em todo o SDLC
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos do ciclo de vida do desenvolvimento de software
- Experiência em arquitetura de software ou liderança de equipes
- Familiaridade com DevOps, práticas ágeis ou ferramentas de SDLC
Público-Alvo
- Arquitetos de software
- Líderes de desenvolvimento
- Gerentes de engenharia
Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida