ИИ в разработке ПО
Технические и прикладные науки
Документ Удостоверение о ПК
72 часа
Заочная форма
51000 ₽ Стоимость обучения
Описание курса
Курс направлен на изучение основных концепций и принципов работы систем искусственного интеллекта, их применение при разработке программного обеспечения. Слушатели изучат применение ИИ для автоматизации генерации кода, тестирования, оптимизации производительности, улучшения DevOps-процессов, best practices внедрения ИИ в разработку. В результате освоения программы слушатели получат теоретические знания и практические навыки об основных возможностях и ограничениях современных ИИ-ассистентов в различных задачах разработки программного обеспечения.
Изучат принципы эффективного взаимодействия с ИИ-ассистентами через правильное формулирование запросов (промптов), этические и правовые аспекты безопасного использования систем искусственного интеллекта в профессиональной деятельности, методы обеспечения информационной безопасности при работе с ИИ-ассистентами, и стратегии интеграции ИИ-ассистентов в существующие рабочие процессы.
Кому подходит курс
Разработчики ПО
Хотите ускорить написание кода, автоматизировать рутинные задачи и научиться использовать ИИ для рефакторинга и оптимизации? Курс поможет интегрировать искусственный интеллект в ваш workflow.
DevOps и QA-инженеры
Интересуетесь автоматизацией тестирования, умным мониторингом и предсказанием сбоев? Изучите, как ИИ улучшает CI/CD, анализ логов и нагрузочное тестирование.
Техлиды и менеджеры проектов
Планируете внедрять ИИ в процессы разработки? Узнаете, как инструменты ИИ дают реальную пользу, как оценивать их эффективность и избегать рисков.
Преимущества курса
Актуальные и практические навыки
Изучите основные методы применения ИИ инструментов в разработке ПО. Практические задания помогут сразу применять знания в реальных проектах.
Экономия времени и повышение эффективности
Научитесь автоматизировать рутинные задачи (генерация кода, тестирование, отладка), что ускорит разработку и снизит количество ошибок. Это особенно полезно для стартапов и Agile-команд.
Гибкий и адаптивный подход
Курс подходит как для разработчиков, так и для DevOps/QA, охватывая разные этапы жизненного цикла ПО. Можно адаптировать изучение инструментов под свои задачи.
Программа
тема 1
Введение в ИИ-ассистенты для разработки
Существующие ИИ-ассистенты и варианты их использования для разработки, безопасность использования ИИ-ассистентов, интерфейс для работы с ИИ-ассистентом
тема 2
Эффективная генерация кода ИИ-ассистентом
Стратегии формулирования промптов для генерации кода, генерация кода в контексте: существующего кода, веб-поиска, прикрепления файлов, генерация документирующих комментариев к коду
тема 3
Рефакторинг с помощью ИИ-ассистента
Варианты рефакторинга кода ИИ-ассистентом, особенности и ограничения, приведение кода к конвенциям кодирования, многофайловый рефакторинг
тема 4
Тестирование и отладка с помощью ИИ-ассистента
Варианты тестирования кода: генерация модульных тестов, генерация тестовых данных, анализ покрытия кода тестами с помощью ИИ ассистента,
использование ИИ-ассистента для отладки и поиска ошибок
тема 5
Анализ качества кода ИИ-ассистентом
Использование ИИ-ассистента для анализа безопасности и производительности кода, особенности и ограничения, проведение код-ревью ИИ-ассистентом
тема 6
Работа с проектом с помощью ИИ-ассистента
Функционал наполнения и использования базы знаний и заготовленных промптов ИИ-ассистента, системные промпты уровня модели, аккаунта и чата в применении для работы над проектом
тема 7
Командная работа с ИИ-ассистентом
Методы интеграции ИИ-ассистента в автоматизированный поток работ при командной разработке, расширение функций и предоставление ИИ-ассистенту доступа к командной кодовой базе с помощью протокола MCP
тема 8
Перспективы развития ИИ-ассистентов в разработке ПО
Тренды развития ИИ в разработке, методы применения ИИ-ассистентов в жизненном цикле ПО и в смежных с разработкой областях, ограничения существующих моделей ИИ
Навыки, которые приобретают выпускники
-
- Навыками работы с популярными ИИ-ассистентами;
- Инструментами автоматизации разработки с применением ИИ;
- Методиками оптимизации промптов для повышения точности ответов ИИ;
- Практиками безопасного использования ИИ в корпоративной среде;
- Техниками совместной работы с ИИ в рамках CI/CD-процессов;
- Подходами к валидации и улучшению сгенерированного ИИ кода;