通过本课程的学习,使学员能够:
Ø 了解传统质量管理体系的核心理论与演进路径,理解大模型时代软件质量管理的挑战,熟悉智能化软件工程3.0的核心原则与转型驱动因素;
Ø 掌握需求智能解析、代码生成优化、测试用例生成等AI驱动的质量工程技术和方法;
Ø 理解应用链路追踪、混沌工程、持续交付等云原生架构的智能质量保证方法和技术;
Ø 理解开源供应链管控、隐私保护、动态风险评估等安全合规的智能风险治理方法和技术。
第一章 智能化软件质量管理基础,介绍了软件质量、智能化软件和软件工程3.0的定义,传统质量管理体系的核心理论与演进路径,理解大模型时代软件质量管理的挑战,熟悉智能化软件工程3.0的核心原则与转型驱动因素。
第二章 智能化软件质量管理关键技术,对需求智能解析、代码生成优化、测试用例生成等AI驱动的质量工程技术和方法,应用链路追踪、混沌工程、持续交付等云原生架构的智能质量保证、 开源供应链管控、隐私保护、动态风险评估等安全合规的智能风险治理的关键技术和方法进行详细解析,并列举了氛围编程等部分典型实践案例。