Искусственный Интеллект в разработке программного обеспечения

Код: AI-002

Продолжительность очно: 24 ак.ч.

Продолжительность VILT: 24 ак.ч.

Формат обучения: очно, Virtual Instructed Led Training - - VILT

О курсе

Курс направлен на изучение методов и методологий интеграции ИИ компонентов в жизненный цикл разработки программного обеспечения.
Программа ориентирована на специалистов, заинтересованных в повышении автоматизации процессов разработки и в улучшении качества продуктов за счет применения искусственного интеллекта.
Слушатели познакомятся с лучшими практиками, инструментами и фреймворками для разработки ПО с использованием ИИ, а также с рисками и ограничениями использования ИИ.
Курс дает практическое понимание принципов и подходов в процессах разработки ПО с использованием Искусственного Интеллекта, в том числе при использовании General Intelligence (GI), Artificial Intelligence (AI) и Machine Leaning (ML).

Для кого этот курс

Технические руководители
Архитекторы ПО
Архитекторы ИТ-ландшафта
Аналитики
Разработчики программного обеспечения

Требуемые знания и навыки

Базовое знание языка программирования Python
Понимание жизненного цикла программного обеспечения, основ контроля качества (тестирования) ПО, архитектуры программных продуктов

Приобретаемые навыки

После завершения курса слушатели получат навыки, позволяющие им:

Применять ИИ и варианты сценариев использования ИИ в процессах разработки ПО
Знать методологию внедрения ИИ в процессы разработки ПО
Знать паттерны интеграций ИИ в ПО
Знать основы prompt-engineering для разработки кода и написания тестов
Анализировать задачи на применимость ИИ, уметь формулировать задачу в терминах ИИ
Выбирать и применять алгоритмы ИИ под тип задач
Интегрировать ИИ в конвейер разработки ПО
Понимать метрики оценки работы ИИ
Использовать prompt-engineering для решения типовых задач

Программа

1. История развития асситентов по разработке ПО
2. Обзор возможных сценариев использования ИИ в разработке ПО, место ИИ в конвейере разработки ПО
3. Совместный разбор кейсов для анализа возможных точек применения ИИ
4. Принципы работы моделей. Необходимые данные для работы моделей
5. Prompt-engineering для разработчиков. Использование API
6. Практика по Prompt-engineering для разработчиков
7. Обзор популярных фреймворков, библиотек, платформ и облачных сервисов в области ИИ
8. Применение ИИ для написание тестов
9. Интеграция ИИ в инструменты разработчика (IDE, CI/CD, Copilot, JetBrains AI и др.)
10. Особенности внедрения ИИ, паттерны, методология
11. Особенности внедрения ИИ
12. Возможности кастомных решений на основе ИИ для решения уникальных задач
13. Совместный разбор кейсов для анализа возможных точек применения ИИ в нетиповых задачах
14. Метрики применения ИИ в разработке ПО
15. Совместный разбор кейсов для выработки практических навыков по выбору метрик и их расчету (практика)
16. Обзор способов сохранения конфиденциальности данных
17. Обзор ограничений применения ИИ
18. Совместное обсуждение — разбор результатов, подведение итогов