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Schulungsübersicht
Software-Engineering mit künstlicher Intelligenz (AI)
- Die Rolle der KI im modernen Softwareentwicklungsvorgang verstehen
- Fähigkeiten und Grenzen von AI-gestütztem Programmieren
- Unterschiede zwischen DeepSeek Coder und anderen AI-Programmierwerkzeugen
Skalierung von AI-assistierten Entwicklungen für große Codebasen
- Verwenden der KI zur effizienten Erstellung und Refactoring von großen Codes
- Implementieren von AI-gestützter Dokumentation und inline Erklärungen
- Beste Praktiken für die Überprüfung von AI-generiertem Code in Teams
Fortgeschrittene AI-gestützte Debugging
- Nutzung der KI zur Identifizierung und Behebung komplexer Fehler
- Generieren von Unit-Tests und Integrationstests mit DeepSeek Coder
- Verwenden der KI für das Erkennen von Fehlermustern und prädiktive Debugging
Automatisierung von Softwareentwicklungsworkflows
- AI-gestützte Code-Reviews und statische Code-Analyse
- Generieren von CI/CD-Skripten und Konfigurationsdateien mit KI
- Implementierung von AI-gesteuerter Aufgabenautomatisierung in Softwareteams
Integration der KI in DevOps- und CI/CD-Pipelines
- Verbessern des DevOps durch KI-basierte Automatisierung
- Verwenden von DeepSeek Coder für kontinuierliche Integration und Bereitstellung
- Sicherheits- und Einhaltungskonsiderationen in der AI-gestützten Softwareentwicklung
Leistungsoptimierung mit KI
- Refactoring von KI-generiertem Code für Effizienz und Wartbarkeit
- Verwenden der KI zur Erkennung und Vermeidung von Leistungsengpässen
- Beste Praktiken für die Integration von AI-gestützter Entwicklung in agiles Methodik
Realworld-Anwendungen und Fallstudien
- AI-assistiertes Entwickeln in großen Softwareprojekten
- Industriebeispiele: KI-basierte Automatisierung in der Softwareentwicklung
- Zukünftige Trends und Fortschritte im Bereich AI-gestütztes Programmieren
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung im Programmieren und Softwareentwicklung
- Grundlegende Kenntnisse von DeepSeek Coder oder anderen künstliche-intelligenz-gestützten Codertools
- Verständnis von Debugging, Code-Optimierung und Software-Entwicklungsvorgängen
Zielgruppe
- Entwickler, die Codeworkflows mit KI vereinfachen möchten
- Dateningenieure, die Skripte automatisieren und optimieren
- Softwareteams, die KI in DevOps- und CI/CD-Pipelines integrieren
14 Stunden