《AI大模型辅助软件研发管理与效能提升》实战公开课来了！

1为什么需要该课程？在软件研发领域，从需求分析到软件设计，从软件开发到测试，以及最后发布上线，AI 在各个环节都发挥着重要作用。在软件研发领域，AI 已经渗透到各个环节的工作中。例如在需求分析环节，我们可以通过 AI 编写用户故事；在软件设计环节，我们可以通过 AI 生成设计模型；在软件开发环节，我们可以通过 AI 自动编写代码；在测试环节，我们可以通过 AI 进行自动化测试；在交付环节，我们可以通过 AI 快速实现部署。这说明，AI 在研发管理过程中，同样可以发挥重要作用。在技术飞速发展的今天，研发效能已成为衡量技术团队成熟度的关键指标之一。随着大型语言模型（LLM）的兴起，研发团队面临着前所未有的挑战和机遇。随着大型AI模型性能的爆炸式提升，AI辅助编程工具真正从根本上改变了开发者的生产力，并对开发工作整个生命周期产生了深远的影响，这种影响不仅仅体现在开发编码效率的提升，更体现在对团队产研工作流程、开发思路、编码方式的重塑上。而在众多AI辅助编程工具中，微软GitHub Copilot凭借其与主流开发工具的深度整合和强大的性能成为众多产研团队引入的。2培训环境说明使用国内大模型和相关工具：DeepSeek，文心一言，通义千问，智谱，讯飞星火大模型等。 Comate，CodeGeex，灵码等IDE工具插件，目前国内大模型也可以应用在实际工作之中。3学习收益üAI在研发管理中的价值üAI在研发效能提升中的实践üAI对研发效能管理的影响ü生成式AI(AIGC)的最新进展与应用;ü大模型在软件研发全生命居期中的应用场景与案例;üAI辅助编程工具ü利用智能编程助手提高编程效率和准确性ü探索智能编程助手的未来发展与实验功能ü如何评估AI产品应用有效性4你适合参加吗？各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,测试工程师，质量部门员工。对智能辅助编程技术感兴趣的技术管理者或需要使用该技术的工程师。5成功案例本课程已经举办多期线上线下公开课。已经为几十家企业定制专门培训课程包括如Autodesk中国研发中心，思科研发中心，中信研发中心，平安，民航信，NTT DATA，北京体彩，海尔，华为，中兴，台达电子，中国通号集团，中移信息，河南工学院，中国电信，中国联通，电信研究院，联想研发中心以及多家金融企业研发中心，平安产险，平安寿险，中信银行等。6课程大纲第1章 AI核心思想第一部分: 大模型下的研发效能提升1.软件研发效能的定义、目标及解决的问题2.软件研发效能的实践框架和实施策略3.AI在研发管理中的价值4.AI在研发效能提升中的实践5.AI对研发效能管理的影响6.AI对软件开发领域效能实践7.AI对软件测试领域效能实践8.AI 赋能研发效能多家研发中心案例分析第二部分:AI辅助研发案例分析与最新进展1.2023和2024年AI大模型辅助研发调查报告解读2.微软公司案例分析3.Google公司案例分析4.亚马逊研发中心案例分析5.百度公司案例分析6.阿里巴巴公司案例分析7.华为案例分析8.某电动汽车研发中心9.深圳某电信研发中心（咨询客户）10.某外企电信研发中心案例分析（咨询客户）11.其他多家研发中心的案例分析第三部分: 基于Prompt提示词工程1.Prompt如何使用2.Prompt使用进阶3.什么是提示与提示工程4.提示工程的巨大威力：从Let’s think step by step说起5.我们与AI大模型的沟通模型6. 从人工智能角度看提示工程7.拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作8.使用BROKE框架设计AI大模型提示9.背景（Background）：信息传达与角色设计10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戏11.目标与关键结果（Object&Key Results）：给AI大模型“打绩效”12.改进（Evolve）：进行试验与调整13.从认知心理学角度看BROKE框架的设计14.Prompt案例分析第2章 AI辅助产品设计和业务需求管理第四部分: AI与AI产品经理1.深入理解AI和AI产品2.深入理解AI产品3.AI产品产业化和标准化4.AI产品落地的价值与难题5.怎样成为优秀的AI产品经理6.AI产品经理的职业规划7.AI产品经理的知识体系8.所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏9.AI 2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复10.微软发布全新AI PC,有哪些启发11.苹果(AAPL.US)WWDC发布Apple Intelligence 有什么启发12.苹果pad math notes的AI应用分析第五部分: AI大模型辅助竞品分析与市场调研1.AI大模型在竞品分析中的应用2.使用AI大模型进行在线商业学习平台竞品分析3.使用AI大模型辅助制作竞争分析矩阵4.案例：使用AI大模型制作在线商业学习5.使用AI大模型辅助进行市场调研与用户洞察6.案例：使用AI大模型辅助设计用户调查问卷7.使用AI大模型辅助创建用户画像8. 案例：使用AI大模型辅助智能旅游App9.用户画像-产品定位与差异化策略10.使用AI大模型辅助产品定位与差异化第六部分: AI大模型辅助产品需求管理1.使用AI大模型辅助收集产品需求2.AI大模型汇总问卷调查结果使用图表3.使用AI大模型辅助制作产品需求矩阵4.案例：使用AI大模型制作社交媒体应用5.使用AI大模型辅助制作产品路线图6.案例：使用AI大模型制作移动社交App产品路线图7.案例：使用AI大模型制作移动社交App8.AI大模型辅助产品规划9.案例：使用AI大模型辅助旅游网站进行第3章 AI辅助软件架构与设计第七部分: AI大模型辅助架构师提高研发效能1.大模型AI技术重塑软件架构2.大模型AI技术对传统软件架构的挑战3.大模型AI技术为软件架构带来的机遇和创新4.AI大模型在软件开发架构设计中的作用5.AI大模型辅助软件架构文档和视图6.AI大模型辅助设计高效的软件架构7.AI大模型辅助设计分布式微服务架构8.AI大模型辅助领域驱动架构9.AI大模型辅助设计高性能，高可用，可扩展架构10.AI大模型辅助设计灵活性架构11.AI大模型辅助设架构监控与治理12.AI大模型辅助设架构重构与演化13.AI大模型辅助架构评估和改进设计方案14.AI大模型在软件架构的应用案例分析第八部分: AI大模型辅助设计师提高研发效能1.AI大模型 辅助进行前端设计-基于前端框架设计2.AI大模型 辅助进行详细设计3.AI大模型 辅助领域驱动设计4.AI大模型 辅助灵活性设计-设计原则与模式5.AI大模型辅助进行数据库设计（概念模型，逻辑模型，物理模型）6.AI大模型支持UML建模7.使用AI大模型辅助绘制类图8.使用AI大模型辅助绘制时序图9.AI大模型 辅助完成设计文档10.案例分析第4章 AI辅助开发实现第九部分: AI大模型辅助开发工程师编写高质量代码1.使用AI大模型编写高质量的程序代码2.AI大模型编写代码注释3.AI大模型解释遗留代码4.AI大模型辅助发现代码坏味道5.AI大模型辅助代码重构6.AI大模型辅助代码优化7.评审AI大模型 生成的代码8.使用AI大模型分析源代码底层逻辑9.AI大模型辅助代码性能优化10.AI大模型辅助重构遗留系统代码11.AI大模型辅助遗留系统的代码维护12.案例分析第十部分:AI辅助编程工具提升开发效率（可以选择国内或国外工具）1.人工智能辅助编程工具的基本原理和应用场景2.代码大模型测评集HumanEval、MBPP介绍和评分原理3.微软Github  Copilot4.亚马逊的CodeWhisperer 5.智能代码编辑器Cursor6.智谱智能编程助手CodeGeeX等7.百度Comate快码8.阿里通义灵码9.AI辅助编程工具 主要使用场景10.AI辅助编程工具的实现原理11.AI辅助编程工具加持下的软件生态改变12.AI辅助编程工具改变传统开发的 10 大场景13.AI辅助编程工具的编程技巧14.AI辅助编程工具下的测试优化15.某公司应用案例分析第5章 AI辅助测试和QA质量保证第十一部分: AI大模型辅助测试与QA质量人员提高效能1.大模型在测试阶段各种使用场景2.大模型在软件质量保障中的各种使用场景3.AI大模型在测试领域的擅长和不擅长4.AI大模型辅助自动生成测试用例5.AI大模型辅助自动生成测试数据6.AI大模型辅助测试的覆盖率提升7.AI大模型辅助进行性能测试8.AI大模型在单元测试中的应用与落地9.代码评审阶段AIGC的应用场景与案例10.单元测试阶段AIGC的应用场景与案例11.接口测试阶段AIGC的应用场景与案例12.安全测试阶段AIGC的应用场景与案例13.探索式测试和AI大模型的测试需求启发14.某公司应用案例分析第6章增强私有知识-模型微调+增强检索RAG第十二部分: 增强企业私有知识方案-提示词工程，模型微调，RAG对比1.通用大模型vs私有大模型，及应该如何选择2.如何增加企业私有知识-提示词工程，RAG，模型微调3.提示词工程增加样本，实现私有知识的*佳实践4.模型微调的*佳实践和难点分析5.哪些情况需要企业搭建针对性的私有大模型6.深入理解:大模型训练vs模型微调vs增强检索RAG的核心区别、实施成本、实施难度、和应用场景定位7.企业私有化知识的推荐方案-RAG增加检索8.提示工程、RAG与微调对比9.从用户角度看RAG流程10.通过RAG实现私有知识适应第7章 AI辅助研发未来展望第十三部分:打造超级软件工程师—构建企业专属智能体1.超级软件工程师生产力的构成及及具备的能力分析2.软件超级工程师塑造思路和成长路径3.研发工程师agent构建实践4.软件提示工程场景应用与实践5.AI应用实战开发技巧6.大模型（LLM）在软件研发的优秀实践7.全球AI软件工程师Devin问世8.Devin AI软件工程师的技术原理是什么？7开课时间8月2日-8月3日2天 大连线下面授 8课程地点大连市高新区泰德大厦16029课程价格详询专属顾问老师，早鸟价 立省 3000+10主讲老师刘捷老师实战经验讲师最近几年带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。完成多个深度学习实践项目，广泛应用于医疗、交通、银行、电信等多个领域。从2020年推出的多门课程《AI大模型赋能行业应用与解决方案》《AI 大模型辅助软件研发管理与效能提升》和《AI大模型技术及开发应用实践》更是广受欢迎，已经为几十家企业培训，作为一名AI技术专家，对人工智能的理解深入透彻。他不仅精通AI的编程技术，还熟悉各种AI工具的使用，尤其在AI行业应用更是有着独特的见解和实践经验；自从2023年以来帮助多家研发中心做AI辅助开发效能提升咨询服务。同时也是微软人工智能认证工程师，阿里云AI人工智能训练师。在人工智能领域的深耕和创新，也得到了出版社的青睐，计划出版自己的著作。也在多家技术大会做AI技术讲座。11往期现场心动不如行动~

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