Արհեստական բանականությունը ծրագրային ապահովման մշակման մեջ

Դասընթացի Իդ : AI-002

Դասի տևողությունը (օրերով) : 24ակադեմիական ժամ

Տևողությունը առցանց : 24ակադեմիական ժամ

Ուսումնական պլան : Անձամբ, Virtual Instructor-Led Training

Ակնարկ

«Արհեստական բանականությունը ծրագրային ապահովման մշակման մեջ» դասընթացը կենտրոնանում է արհեստական բանականության բաղադրիչները ծրագրային ապահովման մշակման կյանքի ցիկլում ինտեգրելու մեթոդների վրա՝ գործընթացների արդյունավետությունը բարելավելու համար։

Դասընթացը ուսումնասիրում է արհեստական բանականության գործնական կիրառումը ծրագրային ապահովման մշակման մեջ՝ կոդի ստեղծումից և փորձարկումից մինչև ավտոմատացված վերանայում և փաստաթղթավորում։

Ծրագիրը ներառում է լեզվական մոդելների, արագ ինժեներիայի, API ինտեգրման և արհեստական բանականության ներդրման սկզբունքները CI/CD և IDE-ներում։ Հատուկ ուշադրություն է դարձվում գործակալների վրա հիմնված համակարգերին, կոդային բազաների համար նախատեսված RAG-ներին և ստեղծված արդյունքների որակի վերահսկման մեթոդներին։

Մասնակիցները կսովորեն արհեստական բանականության վրա հիմնված ծրագրային ապահովման մշակման լավագույն փորձը, գործիքները և շրջանակները, ինչպես նաև ռիսկերը և գաղտնիության հարցերը։

Այս դասընթացի լսարանը

Տեխնիկական մենեջերներ
Ծրագրային ապահովման ճարտարապետներ
ՏՏ լանդշաֆտային ճարտարապետներ
Վերլուծաբաններ
Ծրագրային ապահովման մշակողներ

Այս դասընթացի նախադրյալները

Python ծրագրավորման լեզվի տարրական գիտելիքներ։
Ծրագրային ապահովման մշակման կյանքի ցիկլի և փորձարկման հիմունքների ըմբռնում։
Ծրագրային ապահովման ճարտարապետության բնորոշ մոդելների իմացություն։
Արհեստական բանականության գործիքների հետ փորձը պարտադիր չէ. բոլոր անհրաժեշտ մոտեցումներն ու մեթոդները ներառվում են ուսուցման ընթացքում։

Արդյունքներ

Այս դասընթացն ավարտելուց հետո ուսանողները ձեռք կբերեն հետևյալ հմտությունները՝

Կիրառել արհեստական բանականությունը և արհեստական բանականության օգտագործման դեպքերը ծրագրային ապահովման մշակման գործընթացներում։
Վերլուծել արհեստական բանականության կիրառելիության խնդիրները և ձևակերպել դրանք հուշումների և գործակալների փոխազդեցությունների տեսանկյունից։
Կիրառել տարբեր տեսակի LLM (տեքստային, բազմամոդալ) և արհեստական բանականության գործիքներ (չաթբոտներ, IDE պլագիններ, գործակալային համակարգեր)՝ SDLC խնդիրները լուծելու համար։
Օգտագործել հուշումների ճարտարագիտության տեխնիկաներ՝ համակարգային հրահանգներ, դերերի վրա հիմնված հուշումներ և «գեներացիա → վերանայում → շտկում» ցիկլեր։
Ինտեգրել արհեստական բանականությունը API-ների միջոցով, կառուցել շղթայական խողովակաշարեր և կառավարել նիստերը։
Աշխատել RAG-ի հետ փաստաթղթերի և կոդի բազայի վրա՝ օգտագործելով ներդրված տվյալներ և սեմանտիկ որոնում։
Ինտեգրել արհեստական բանականությունը մշակման խողովակաշարում՝ CI/CD, IDE (Copilot, Continue, GigaCode) և կոդային գործակալներ (Cursor, Claude Code)։
Հասկանալ արհեստական բանականության ներդրման մեթոդաբանությունը, ներառյալ MLOps խողովակաշարերը, A/B թեստավորումը և մոնիթորինգը։
Գնահատել արհեստական բանականության աշխատանքը՝ օգտագործելով չափանիշներ և մեղմել գործակալի սխալը։
Հասկացեք արհեստական բանականության սահմանափակումները (հալյուցինացիաներ, համատեքստի շեղում, անհամապատասխանություն) և դրանք մեղմելու եղանակները։

Ուրվագիծ

1. Ծրագրային ապահովման մշակման օգնականների պատմությունը։
2. Ծրագրային ապահովման մշակման մեջ արհեստական բանականության հնարավոր կիրառման դեպքերի ակնարկ և արհեստական բանականության տեղը ծրագրային ապահովման մշակման գործընթացում։
3. Համագործակցային ուսումնասիրության վերլուծություն՝ արհեստական բանականության հնարավոր կիրառման կետերը վերլուծելու համար։
4. Մոդելի շահագործման սկզբունքներ։ Մոդելի աշխատանքի համար անհրաժեշտ տվյալներ։
5. Արագ ինժեներական աշխատանք մշակողների համար։ API-ի օգտագործում։
6. Արագ ինժեներական պրակտիկա մշակողների համար։
7. Հայտնի արհեստական բանականության շրջանակների, գրադարանների, հարթակների և ամպային ծառայությունների ակնարկ։
8. Արհեստական բանականության օգտագործումը թեստերի գրման համար։
9. Արհեստական բանականության ինտեգրումը մշակողների գործիքներում (IDE, CI/CD, Copilot, JetBrains AI և այլն)։
10. Արհեստական բանականության ներդրման առանձնահատկություններ, օրինաչափություններ և մեթոդաբանություն։
11. Արհեստական բանականության ներդրման առանձնահատկություններ։
12. Արհեստական բանականության վրա հիմնված անհատական լուծումների հնարավորությունները՝ եզակի խնդիրներ լուծելու համար։
13. Համատեղ ուսումնասիրության վերլուծություն՝ արհեստական բանականության հնարավոր կիրառությունները ոչ ստանդարտ առաջադրանքներում վերլուծելու համար։
14. Արհեստական բանականության ներդրման չափանիշներ ծրագրային ապահովման մշակման մեջ։ 15. Համատեղ ուսումնասիրության վերլուծություն՝ չափանիշների ընտրության և հաշվարկման գործնական հմտություններ զարգացնելու համար (գործնական):
16. Տվյալների գաղտնիության պահպանման մեթոդների վերանայում:
17. Արհեստական բանականության կիրառման սահմանափակումների վերանայում:
18. Համատեղ քննարկում՝ արդյունքների վերլուծություն, ամփոփում: