課程簡(jiǎn)介
本課程深度剖析AI大模型在軟件研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用，結(jié)合ChatGPT和GitHub Copilot的實(shí)戰(zhàn)案例，助力學(xué)員掌握AI輔助編程的前沿技術(shù)，提升研發(fā)效能。通過系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)，探索智能編程助手的最佳實(shí)踐，為職業(yè)生涯增添競(jìng)爭(zhēng)力。
目標(biāo)收益
?機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)發(fā)展新趨勢(shì)探索
?AI在研發(fā)管理中的價(jià)值
?AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐
?AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響
?大語言模型的基本概念
?大語言模型的核心原理
?AIGC的基本概念和主要應(yīng)用領(lǐng)域
?大模型GPT和chatGPT的關(guān)系
?掌握ChatGPT 的能力與使用細(xì)節(jié)
?利用 智能編程助手提高編程效率和準(zhǔn)確性
?七大實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：探索智能編程助手的最佳實(shí)踐
?探索 智能編程助手的未來發(fā)展與實(shí)驗(yàn)功能
?了解業(yè)界最佳應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，如自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)在聊天機(jī)器人、代碼自動(dòng)補(bǔ)全和代碼生成等領(lǐng)域的應(yīng)用，為自己和組織帶來更多的價(jià)值。
培訓(xùn)對(duì)象
課程大綱
| 第一部分: 大模型下的研發(fā)效能提升 |
1.軟件研發(fā)效能的定義、目標(biāo)及解決的問題 2.軟件研發(fā)效能的實(shí)踐框架和實(shí)施策略 3.AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 4.AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 5.AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響 6.AI對(duì)軟件開發(fā)領(lǐng)域效能實(shí)踐 7.AI對(duì)軟件測(cè)試領(lǐng)域效能實(shí)踐 8.AI 賦能研發(fā)效能多家研發(fā)中心案例分析 |
| 第二部分: 生成式AI（AIGC）的最新進(jìn)展與應(yīng)用 |
1.大語言模型的基本概念 2.大語言模型的核心原理 3.AIGC的基本概念和主要應(yīng)用領(lǐng)域 4.大模型GPT和chatGPT的關(guān)系 5.ChatGPT的歷史和發(fā)展 6.ChatGPT在日常應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐 7.軟件開發(fā)領(lǐng)域的各類AI工具及應(yīng)用 8.信息安全監(jiān)管和信創(chuàng)化，國(guó)產(chǎn)化要求的大模型應(yīng)用 9.利用公司私有數(shù)據(jù)開發(fā)大模型應(yīng)用的三種方式與案例 10.各大廠在效能領(lǐng)域自研AI工具的探索 11.開發(fā)適合自己公司的需求、編碼、測(cè)試AI工具的方案 12.多家研發(fā)中心的案例分析 |
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第三部分: 基于Prompt提示詞工程 |
1.Prompt如何使用 2.Prompt使用進(jìn)階 3.什么是提示與提示工程 4.提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起 5.我們與ChatGPT的溝通模型 6. 從人工智能學(xué)科角度看提示工程 7.拆解、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化：如何用AI改造工作 8.使用BROKE框架設(shè)計(jì)ChatGPT提示 9.背景（Background）：信息傳達(dá)與角色設(shè)計(jì) 10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戲 11.目標(biāo)與關(guān)鍵結(jié)果（Object&Key Results）：給ChatGPT“打績(jī)效” 12.改進(jìn)（Evolve）：進(jìn)行試驗(yàn)與調(diào)整 13.從認(rèn)知心理學(xué)角度看BROKE框架的設(shè)計(jì) 14.Prompt案例分析 |
| 第四部分: AI大模型輔助產(chǎn)品經(jīng)理提高效能 |
1.ChatGPT輔助競(jìng)品分析與市場(chǎng)調(diào)研 2.ChatGPT輔助產(chǎn)品需求管理（需求獲取，需求分析，需求建模） 3.ChatGPT輔助產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析 4.ChatGPT輔助用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì) 5.ChatGPT輔助產(chǎn)品原型設(shè)計(jì) 6.ChatGPT輔助產(chǎn)品創(chuàng)新與演進(jìn) 7.某公司應(yīng)用案例分析 |
| 第五部分: AI大模型輔助架構(gòu)師提高研發(fā)效能 |
1.大模型AI技術(shù)重塑軟件架構(gòu) 2.大模型AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)軟件架構(gòu)的挑戰(zhàn) 3.大模型AI技術(shù)為軟件架構(gòu)帶來的機(jī)遇和創(chuàng)新 4.ChatGPT在軟件開發(fā)架構(gòu)設(shè)計(jì)中的作用 5.ChatGPT輔助軟件架構(gòu)文檔和視圖 6.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)高效的軟件架構(gòu) 7.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)分布式微服務(wù)架構(gòu) 8.ChatGPT輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)架構(gòu) 9.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)高性能，高可用，可擴(kuò)展架構(gòu) 10.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)靈活性架構(gòu) 11.ChatGPT輔助設(shè)架構(gòu)監(jiān)控與治理 12.ChatGPT輔助設(shè)架構(gòu)重構(gòu)與演化 13.ChatGPT輔助架構(gòu)評(píng)估和改進(jìn)設(shè)計(jì)方案 14.AI大模型在軟件架構(gòu)的應(yīng)用案例分析 |
| 第六部分: AI大模型輔助設(shè)計(jì)師提高研發(fā)效能 |
1.ChatGPT 輔助進(jìn)行前端設(shè)計(jì)-基于前端框架設(shè)計(jì) 2.ChatGPT 輔助進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì) 3.ChatGPT 輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 4.ChatGPT 輔助靈活性設(shè)計(jì)-設(shè)計(jì)原則與模式 5.ChatGPT輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)（概念模型，邏輯模型，物理模型） 6.ChatGPT支持UML建模 7.使用ChatGPT輔助繪制類圖 8.使用ChatGPT輔助繪制時(shí)序圖 9.ChatGPT 輔助完成設(shè)計(jì)文檔 10.案例分析 |
| 第七部分: AI大模型輔助開發(fā)工程師編寫高質(zhì)量代碼 |
1.使用ChatGPT編寫高質(zhì)量的程序代碼 2.ChatGPT編寫代碼注釋 3.ChatGPT解釋遺留代碼 4.ChatGPT輔助發(fā)現(xiàn)代碼壞味道 5.ChatGPT輔助代碼重構(gòu) 6.ChatGPT輔助代碼優(yōu)化 7.評(píng)審 ChatGPT 生成的代碼 8.使用ChatGPT分析源代碼底層邏輯 9.ChatGPT輔助代碼性能優(yōu)化 10.ChatGPT輔助重構(gòu)遺留系統(tǒng)代碼 11.ChatGPT輔助遺留系統(tǒng)的代碼維護(hù) 12.案例分析 |
| 第八部分: AI大模型輔助測(cè)試與QA質(zhì)量人員提高效能 |
1.大模型在測(cè)試階段各種使用場(chǎng)景 2.大模型在軟件質(zhì)量保障中的各種使用場(chǎng)景 3.chatGPT在測(cè)試領(lǐng)域的擅長(zhǎng)和不擅長(zhǎng) 4.chatGPT輔助自動(dòng)生成測(cè)試用例 5.chatGPT輔助自動(dòng)生成測(cè)試數(shù)據(jù) 6.chatGPT輔助測(cè)試的覆蓋率提升 7.chatGPT輔助進(jìn)行性能測(cè)試 8.chatGPT在單元測(cè)試中的應(yīng)用與落地 9.代碼評(píng)審階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 10.單元測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 11.接口測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 12.安全測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 13.持續(xù)集成流水中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 14.持續(xù)發(fā)布中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 15.性能測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 16.測(cè)試結(jié)果分析中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 17.運(yùn)維領(lǐng)域AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 18.SRE實(shí)踐中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 19.探索式測(cè)試和chatGPT的測(cè)試需求啟發(fā) 20.某公司應(yīng)用案例分析 |
| 第九部分:大模型AI輔助編程工具提升開發(fā)效率（可以選擇國(guó)內(nèi)工具） |
1.了解人工智能輔助編程工具的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景 1.Github Copilot 2.亞馬遜的 CodeWhisperer 3.智能代碼編輯器Cursor 4.國(guó)產(chǎn)智能編程助手CodeGeeX等 5.百度Comate 6.阿里CodeFuse 7.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 Copilot Chat 8.GitHub copilot 主要使用場(chǎng)景 9.GitHub Copilot 的實(shí)現(xiàn)原理 10.GitHub Copilot 加持下的軟件生態(tài)改變 11.Copilot 改變傳統(tǒng)開發(fā)的 10 大場(chǎng)景 12.GitHub Copilot 的編程技巧 13.GitHub Copilot 下的測(cè)試優(yōu)化 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
| 第十部分: 基于GitHub Copilot輔助開發(fā)實(shí)戰(zhàn)案例 |
1.項(xiàng)目概述 2.需求分析和需求獲取，需求管理 3.GitHub Copilot 主要使用場(chǎng)景 4.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 GitHub Copilot 5.上手 Copilot AI輔助編程，編碼與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)探索 6.GitHub Copilot 編程進(jìn)階 7.GitHub Copilot prompt 原理和實(shí)戰(zhàn) 8.GitHub Copilot 編程技巧 9.全面了解Copilot的工作原理，建立AI輔助編程知識(shí)體系 10.實(shí)際操作用Copilot做開發(fā)，演練典型研發(fā)工作場(chǎng)景 11.使用Copilot輔助進(jìn)行TDD和單元測(cè)試 12.使用Copilot輔助進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試 13.某公司應(yīng)用案例分析 |
| 第十一部分:AIGC的未來發(fā)展和應(yīng)用前景 |
1.ChatGPT在軟件研發(fā)行業(yè)中的應(yīng)用前景 2.AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階 3.研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 4.如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性 5.ChatGPT目前國(guó)內(nèi)企業(yè)使用的現(xiàn)狀 6.ChatGPT與國(guó)產(chǎn)大模型的對(duì)比 7.ChatGPT的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性應(yīng)對(duì) 8.ChatGPT的技術(shù)和專利技術(shù) 9.ChatGPT的法律風(fēng)險(xiǎn)（版權(quán)歸屬） 10.ChatGPT的哲學(xué)思考 |
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第一部分: 大模型下的研發(fā)效能提升 1.軟件研發(fā)效能的定義、目標(biāo)及解決的問題 2.軟件研發(fā)效能的實(shí)踐框架和實(shí)施策略 3.AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 4.AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 5.AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響 6.AI對(duì)軟件開發(fā)領(lǐng)域效能實(shí)踐 7.AI對(duì)軟件測(cè)試領(lǐng)域效能實(shí)踐 8.AI 賦能研發(fā)效能多家研發(fā)中心案例分析 |
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第二部分: 生成式AI（AIGC）的最新進(jìn)展與應(yīng)用 1.大語言模型的基本概念 2.大語言模型的核心原理 3.AIGC的基本概念和主要應(yīng)用領(lǐng)域 4.大模型GPT和chatGPT的關(guān)系 5.ChatGPT的歷史和發(fā)展 6.ChatGPT在日常應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐 7.軟件開發(fā)領(lǐng)域的各類AI工具及應(yīng)用 8.信息安全監(jiān)管和信創(chuàng)化，國(guó)產(chǎn)化要求的大模型應(yīng)用 9.利用公司私有數(shù)據(jù)開發(fā)大模型應(yīng)用的三種方式與案例 10.各大廠在效能領(lǐng)域自研AI工具的探索 11.開發(fā)適合自己公司的需求、編碼、測(cè)試AI工具的方案 12.多家研發(fā)中心的案例分析 |
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第三部分: 基于Prompt提示詞工程 1.Prompt如何使用 2.Prompt使用進(jìn)階 3.什么是提示與提示工程 4.提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起 5.我們與ChatGPT的溝通模型 6. 從人工智能學(xué)科角度看提示工程 7.拆解、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化：如何用AI改造工作 8.使用BROKE框架設(shè)計(jì)ChatGPT提示 9.背景（Background）：信息傳達(dá)與角色設(shè)計(jì) 10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戲 11.目標(biāo)與關(guān)鍵結(jié)果（Object&Key Results）：給ChatGPT“打績(jī)效” 12.改進(jìn)（Evolve）：進(jìn)行試驗(yàn)與調(diào)整 13.從認(rèn)知心理學(xué)角度看BROKE框架的設(shè)計(jì) 14.Prompt案例分析 |
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第四部分: AI大模型輔助產(chǎn)品經(jīng)理提高效能 1.ChatGPT輔助競(jìng)品分析與市場(chǎng)調(diào)研 2.ChatGPT輔助產(chǎn)品需求管理（需求獲取，需求分析，需求建模） 3.ChatGPT輔助產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析 4.ChatGPT輔助用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì) 5.ChatGPT輔助產(chǎn)品原型設(shè)計(jì) 6.ChatGPT輔助產(chǎn)品創(chuàng)新與演進(jìn) 7.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第五部分: AI大模型輔助架構(gòu)師提高研發(fā)效能 1.大模型AI技術(shù)重塑軟件架構(gòu) 2.大模型AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)軟件架構(gòu)的挑戰(zhàn) 3.大模型AI技術(shù)為軟件架構(gòu)帶來的機(jī)遇和創(chuàng)新 4.ChatGPT在軟件開發(fā)架構(gòu)設(shè)計(jì)中的作用 5.ChatGPT輔助軟件架構(gòu)文檔和視圖 6.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)高效的軟件架構(gòu) 7.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)分布式微服務(wù)架構(gòu) 8.ChatGPT輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)架構(gòu) 9.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)高性能，高可用，可擴(kuò)展架構(gòu) 10.ChatGPT輔助設(shè)計(jì)靈活性架構(gòu) 11.ChatGPT輔助設(shè)架構(gòu)監(jiān)控與治理 12.ChatGPT輔助設(shè)架構(gòu)重構(gòu)與演化 13.ChatGPT輔助架構(gòu)評(píng)估和改進(jìn)設(shè)計(jì)方案 14.AI大模型在軟件架構(gòu)的應(yīng)用案例分析 |
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第六部分: AI大模型輔助設(shè)計(jì)師提高研發(fā)效能 1.ChatGPT 輔助進(jìn)行前端設(shè)計(jì)-基于前端框架設(shè)計(jì) 2.ChatGPT 輔助進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì) 3.ChatGPT 輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 4.ChatGPT 輔助靈活性設(shè)計(jì)-設(shè)計(jì)原則與模式 5.ChatGPT輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)（概念模型，邏輯模型，物理模型） 6.ChatGPT支持UML建模 7.使用ChatGPT輔助繪制類圖 8.使用ChatGPT輔助繪制時(shí)序圖 9.ChatGPT 輔助完成設(shè)計(jì)文檔 10.案例分析 |
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第七部分: AI大模型輔助開發(fā)工程師編寫高質(zhì)量代碼 1.使用ChatGPT編寫高質(zhì)量的程序代碼 2.ChatGPT編寫代碼注釋 3.ChatGPT解釋遺留代碼 4.ChatGPT輔助發(fā)現(xiàn)代碼壞味道 5.ChatGPT輔助代碼重構(gòu) 6.ChatGPT輔助代碼優(yōu)化 7.評(píng)審 ChatGPT 生成的代碼 8.使用ChatGPT分析源代碼底層邏輯 9.ChatGPT輔助代碼性能優(yōu)化 10.ChatGPT輔助重構(gòu)遺留系統(tǒng)代碼 11.ChatGPT輔助遺留系統(tǒng)的代碼維護(hù) 12.案例分析 |
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第八部分: AI大模型輔助測(cè)試與QA質(zhì)量人員提高效能 1.大模型在測(cè)試階段各種使用場(chǎng)景 2.大模型在軟件質(zhì)量保障中的各種使用場(chǎng)景 3.chatGPT在測(cè)試領(lǐng)域的擅長(zhǎng)和不擅長(zhǎng) 4.chatGPT輔助自動(dòng)生成測(cè)試用例 5.chatGPT輔助自動(dòng)生成測(cè)試數(shù)據(jù) 6.chatGPT輔助測(cè)試的覆蓋率提升 7.chatGPT輔助進(jìn)行性能測(cè)試 8.chatGPT在單元測(cè)試中的應(yīng)用與落地 9.代碼評(píng)審階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 10.單元測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 11.接口測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 12.安全測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 13.持續(xù)集成流水中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 14.持續(xù)發(fā)布中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 15.性能測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 16.測(cè)試結(jié)果分析中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 17.運(yùn)維領(lǐng)域AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 18.SRE實(shí)踐中AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 19.探索式測(cè)試和chatGPT的測(cè)試需求啟發(fā) 20.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第九部分:大模型AI輔助編程工具提升開發(fā)效率（可以選擇國(guó)內(nèi)工具） 1.了解人工智能輔助編程工具的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景 1.Github Copilot 2.亞馬遜的 CodeWhisperer 3.智能代碼編輯器Cursor 4.國(guó)產(chǎn)智能編程助手CodeGeeX等 5.百度Comate 6.阿里CodeFuse 7.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 Copilot Chat 8.GitHub copilot 主要使用場(chǎng)景 9.GitHub Copilot 的實(shí)現(xiàn)原理 10.GitHub Copilot 加持下的軟件生態(tài)改變 11.Copilot 改變傳統(tǒng)開發(fā)的 10 大場(chǎng)景 12.GitHub Copilot 的編程技巧 13.GitHub Copilot 下的測(cè)試優(yōu)化 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第十部分: 基于GitHub Copilot輔助開發(fā)實(shí)戰(zhàn)案例 1.項(xiàng)目概述 2.需求分析和需求獲取，需求管理 3.GitHub Copilot 主要使用場(chǎng)景 4.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 GitHub Copilot 5.上手 Copilot AI輔助編程，編碼與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)探索 6.GitHub Copilot 編程進(jìn)階 7.GitHub Copilot prompt 原理和實(shí)戰(zhàn) 8.GitHub Copilot 編程技巧 9.全面了解Copilot的工作原理，建立AI輔助編程知識(shí)體系 10.實(shí)際操作用Copilot做開發(fā)，演練典型研發(fā)工作場(chǎng)景 11.使用Copilot輔助進(jìn)行TDD和單元測(cè)試 12.使用Copilot輔助進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試 13.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第十一部分:AIGC的未來發(fā)展和應(yīng)用前景 1.ChatGPT在軟件研發(fā)行業(yè)中的應(yīng)用前景 2.AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階 3.研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 4.如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性 5.ChatGPT目前國(guó)內(nèi)企業(yè)使用的現(xiàn)狀 6.ChatGPT與國(guó)產(chǎn)大模型的對(duì)比 7.ChatGPT的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性應(yīng)對(duì) 8.ChatGPT的技術(shù)和專利技術(shù) 9.ChatGPT的法律風(fēng)險(xiǎn)（版權(quán)歸屬） 10.ChatGPT的哲學(xué)思考 |
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