Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Modul 1: Kontext, rozsah a výzvy dodávky
- Automatické doplňování vs. autonomní vícestupňová exekuce
- Běžné mylné představy o využití AI ve vývoji softwaru
- Proč samotné lepší pokyny nestačí
- Identifikace nástrojů, potřeb a cílů účastníků
- Výběr vhodného operačního modelu AI pro inženýrské týmy
Modul 2: Přejímání specifikací a jejich strukturovaná dekompozice
- Tvorba strukturálního soupisu dokumentů od zúčastněných stran
- Techniky extrakce požadavků
- Strategie dělení na části: podle struktury, významu či pohyblivého okna
- Zachování vzájemných závislostí a propojení mezi dokumenty
- Pracování s tabulkami, diagramy, schématy a různými typy vstupů
- Efektivní správa omezeného prostoru pro kontext v AI systémech
Modul 3: Hranice lidského úsudku
- V jakých situacích zůstávají klíčové rozhodnutí na člověku
- Jak rozpoznat smyšlené vzájemné vazby generované AI
- Detekce fiktivních omezení a převrácené logiky v výstupech AI
- Předcházení nebezpečným, ale „pomocným“ přednastavením systémů
- Validační postupy pro kontrolu sledovatelnosti, konzistence a úplnosti výstupů
Modul 4: Z požadavků kódu pomocí agentických nástrojů
- Model dodávky vycházející z architektury
- Mapování jednotlivých komponent a stanovení hranic služeb
- Rozhraní API jako stabilní výchozí body pro dodávku
- Pevné pravidla a omezení definovaná v nástrojích AI
- Propojení instrukcí k úkolům s konkrétními požadavky
- Kombinace minimálního a kontrolovaného vkládání pokynů do AI systémů
- Tvorba backendových i frontendových částí softwaru na základě definovaných smluv
Modul 5: Iterační cyklus agentické spolupráce
- Samokorekční mechanismy v průběhu procesu
- Řízené iterativní dodávkové cykly
- Přehled a hodnocení provedených změn v kódu
- Rozpoznávání neplánovaného rozšiřování rozsahu projektu či neautorizovaných úprav
- Správa omezeného objemu paměti AI systémů
- Využití historie iterací k postupnému zdokonalování výsledků
Modul 6: Zajištění kvality kódu
- Omezení vkládání pokynů pro řešení neobvyklých případů
- Dokumentace pravidel jako živý nástroj správy dodržování standardů
- Automatizované kontroly a ověřovací mechanismy typu „linting“ či statické analýzy
- Bezpečnostní kontrola generovaného kódu
- Ověření souladu s požadavky na závislosti a architekturu
- Protokol lidského přezkoumání výstupů vytvořených AI
Modul 7: Zpětné vazby a trvalé zdokonalování
- Vracení chybovaných situací zpět do procesů AI systémů
- Omezené iterace s jasně definovanými kritérii ukončení
- Zaznamenávání průběhu i výsledků jednotlivých cyklů
- Další rozšiřování a vylepšování souboru pravidel
- Tvorba opakovaně využitelných znalostí pro inženýrské týmy
Modul 8: Bezpečnostní rizika při dodávce s pomocí AI
- Běžné bezpečnostní rizika v kódu generovaném umělou inteligencí
- Seznamy konkrétních bezpečnostních pravidel dle použitých technologií
- Předpřidávání bezpečnostní kontrol před odesláním změn do repozitáře
- Opatření pro zajištění bezpečného softwarového vývoje s využitím AI
- Zodpovědnost člověka za bezpečný průběh dodávky
Modul 9: Testování založené na specifikacích
- Tvorba testových požadavků přímo ze zadaných kritérií
- Návrh testů v jazyce odpovídajícím doméně projektu
- Bezpečná tvorba samotných implementací testů pomocí AI
- Základy mutačního testování
- Ověření toho, zda jsou všechny požadavky dostatečně pokryty testy
- Hodnocení síly použitých asercí a kontrolních mechanismů
- Vytváření modelů pro diagnostické otázky v testovacím procesu
Modul 10: Udržitelnost celého systému
- Dynamicky aktualizované dokumenty: smlouvy, mapy, pravidla a testové specifikace
- Přizpůsobování omezení v průběhu času potřebám projektu
- Správa AI systémů s ohledem na jejich dlouhodobou udržitelnost
- Předcházení hromadění technického dluhu prostřednictvím kontrol vytvořených umělou inteligencí
- Operační model pro dlouhodobě udržitelné inženýrské týmy využívající AI
Požadavky
Účastníci by měli mít:
- Zkušenosti s realizací softwarových projektů
- Pochopení základních principů architektury aplikací
- Orientaci v API, backendových či frontendových systémech nebo celoplošné dodávce softwaru
- Základní znalosti agilního či iterativního přístupu k vývoji softwaru
- Přehled o konceptech testování softwaru
- Seznámení s nástroji využívajícími umělou inteligenci je užitečné, ale není povinné
- Seminář je určen pro technicky zdatné profesionály na střední a vyšší úrovni
14 Hodiny