Hubungi Kami

Kerangka Materi

AI dalam Fase Analisis Kebutuhan dan Perencanaan

  • Memanfaatkan NLP dan LLM untuk menganalisis kebutuhan
  • Mengubah masukan dari pemangku kepentingan menjadi cerita pengguna dan elemen utama proyek
  • Alat AI untuk penyempurnaan deskripsi tugas serta penciptaan kriteria penerimaan

Desain dan Arsitektur yang Diperkaya oleh AI

  • Menggunakan AI untuk memodelkan komponen sistem serta relasi antar komponen
  • Membuat diagram arsitektur dan usulan desain UML secara otomatis
  • Validasi rancangan melalui proses penalaran sistematis dengan bantuan AI

Alur Kerja Pengembangan yang Ditingkatkan oleh AI

  • Pembuatan kode serta pembuatan kerangka dasar program dengan bantuan AI
  • Proses refaktorisasi kode dan peningkatan efisiensi dengan menggunakan LLM
  • Integrasi alat AI ke dalam lingkungan IDE (contohnya: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Pengujian Berbasis AI

  • Menghasilkan kasus uji satuan dan integrasi dengan memanfaatkan model AI
  • Analisis regresi serta pemeliharaan kriteria pengujian yang dilakukan secara cerdas oleh AI
  • Penciptaan skenario pengujian eksploratif dan batasan sistem melalui kemampuan AI

Dokumentasi, Peninjauan Kode, serta Pemindahan Pengetahuan

  • Pembentukan dokumentasi otomatis berdasarkan struktur kode dan antarmuka API
  • Proses peninjauan kode yang terotomatisasi dengan memakai prompt AI dan daftar cek standard
  • Penyusunan basis pengetahuan serta FAQ menggunakan teknologi percakapan berbasis AI

Peran AI dalam Optimasi Pipeline CI/CD dan Otomatisasi Penerapan

  • Optimalisasi alur kerja serta analisis risiko pengujian yang didukung AI
  • Usulan strategi peluncuran bertahap atau pemulihan versi sistem secara cerdas berkat AI
  • Pengawasan penerapan perangkat lunak serta evaluasi pasca-peluncuran yang dilakukan oleh AI

Tata Kelola, Etika, dan Strategi Penerapan AI

  • Memastikan pemanfaatan AI yang bertanggung jawab serta menghindari bias dalam output kode yang dihasilkan
  • Proses audit dan kepatuhan terhadap regulasi dalam penggunaan alat berbasis AI
  • Penyusunan peta jalan untuk adopsi bertahap teknologi AI di seluruh aspek SDLC

Kesimpulan serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai konsep siklus hidup pengembangan perangkat lunak
  • Pengalaman dalam merancang arsitektur perangkat lunak atau memimpin tim pengembang
  • Pengetahuan mengenai praktik DevOps, metode Agile, serta alat-alat pendukung SDLC

Target Peserta

  • Arsitek perangkat lunak
  • Pemimpin tim pengembangan
  • Manajer teknis
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait