徐昊 · AI时代的软件工程--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得:
- 代码实例详解+ 6 小时直播精讲;
- 掌握知识工程的本质与方法;
- 软件开发全流程的 LLM 引入策略;
- LLM 常用交互模式与最佳实践;
- 团队赋能,打造 AI 学习型团队。
课程介绍
「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」
AIGC 的浪潮风起云涌,在大多数程序员心中,都认为自己是写代码的,所以对于大模型的流行难免产生这样的担忧——ChatGPT 都可以写代码了,那自己是不是未来都要被它取代了?
这恐怕是对软件工程的最大误解。软件开发的核心不是产生代码,而是知识的获取与学习,写代码在软件开发中只占很小的比例,甚至还不是复杂度最高的一部分。也正因如此,如果只把 LLM 作为“编程助手”,对于软件开发效率的提升作用有限。
AI 时代的软件工程,将会变为知识工程。也就是说,想要真正发挥 LLM 的潜力,需要我们从源头出发,把关注点从如何构造软件,变成如何提取组织知识,让知识变成 LLM 能够理解的形式。
为此,我们邀请了 Thoughtworks 全球技术策略顾问徐昊老师,带你掌握知识工程的本质与方法,掌握如何在软件开发全流程中有效管理业务知识,并采用恰当的 LLM 交互方式加速知识传递,最终提高软件研发效能。
课程设计
课程主要分成四个部分。
第一部分,帮你建立知识工程的整体框架。讨论如何识别软件中的不同知识类别,分析这些知识在传递过程中的认知行为模式,以及如何根据行为模式的不同,选择合适的 LLM 交互模式。
第二部分,带你学习业务知识管理。讲解业务建模、用户故事编写等环节中,需要提取和传递的关键知识有哪些,以及如何将它们组织成 LLM 容易理解的方式。你将了解在业务知识管理中,知识过程是怎么样的,以及有哪些典型的 LLM 模式。
第三部分,实现测试驱动 AI 开发。我们将会讨论如何引入 LLM 来加速知识传递,了解 LLM 结对编程以及引入 LLM 构建有效测试策略的思路与方法。学完这个部分,你将会掌握编码测试阶段如何与 LLM 有效合作。
第四部分,讨论如何构建AI辅助的团队。毕竟任何改变,只有彻底改变了团队中的人,才算是真正的落地,AI 也不例外。
需要特别说明的是,为了帮你最大化学习效果,除了图文音频的讲解之外,我们还特别安排了 6 次专场直播,由徐昊老师分享他对于知识工程与大模型应用相关的最新认知。
课程目录
开篇词
- 开篇词|知识工程:AI时代的软件工程
知识工程的整体框架
- 01|围绕不可言说知识构造知识过程
- 02|知识过程中的认知模式
- 03|通过知识过程重新理解软件工程
- 04|使用LLM提取和传递知识
- 05|使用LLM应用和提取不可言说知识
- 06|LLM如何辅助软件交付?
- 直播专场(一)|如何理解知识工程?
业务知识管理
- 07|通过业务建模应用业务知识
- 08|使用LLM辅助业务理解
- 09|LLM辅助建模(一):构造反馈循环
- 10|LLM辅助建模(二):构造思维链
- 11|如何有效编写用户故事?
- 12|使用LLM辅助用户故事编写
- 13|构建基于TQA模式的AI Agent
- 14|业务知识管理中的LLM应用模式
- 直播专场(二)|如何进行业务知识管理?
测试驱动AI开发
- 15|使用LLM生成代码和测试
- 16|任务划分与测试驱动AI开发
- 17|如何与LLM结对编程?
- 18|测试策略(一):如何构造有效的测试策略?
- 19|测试策略(二):功能上下文划分
- 20|使用 LLM 按照测试策略生成代码
- 21|什么是测试工序?
- 22|通过测试工序提高LLM代码质量
- 23|团队开发的核心模式
- 24|构造基于语义的自动化脚本
- 25|工具与框架
- 直播专场(三)|如何理解测试策略与测试工序
- 术子米德|边干边学:如何开启LLM探索之旅
构建AI辅助的团队
- 26|知识过程下的团队管理
- 27|围绕测试工序的认知对齐
- 直播专场(四)|构建AI辅助的团队
结束语
- 28&结束语|通过LLM构建团队门户
- 结课测试|测验开始,等你来挑战!