人工智能在软件工程中的未来发展方向 Narasimha Murthy MR 助理教授,VVIET 迈索尔 570028 印度 摘要:本研究论文探讨了人工智能(AI)的快速发展格局及其对软件工程领域的深远影响。随着技术的不断进步,人工智能正在成为软件开发流程中不可或缺的一部分,彻底改变了软件的设计、测试和维护方式。本文深入探讨了人工智能在软件工程中的现状,并探讨了其未来的发展方向,讨论了未来的潜在优势、挑战和机遇。 关键词:人工智能 AI、软件工程、革命性、未来方向、挑战 1.简介 随着人工智能的融入,软件工程正经历变革阶段。机器学习和自然语言处理等人工智能技术越来越多地被应用于增强软件开发的各个方面,从需求分析到部署和维护。本文旨在分析人工智能在软件工程中的当前应用并预测其未来发展方向。 2. 人工智能在软件工程中的当前应用 a) 自动代码生成:人工智能算法可以生成代码片段甚至整个函数,从而减轻开发人员的负担并加快开发过程。 b) 错误检测和解决:人工智能工具可以分析代码以检测错误和漏洞,提供主动解决方案并提高软件可靠性。 c) 需求分析和自然语言处理:人工智能支持复杂的自然语言处理,有助于提取需求并促进利益相关者和开发人员之间的更好沟通。 d) 自动化测试:人工智能驱动的测试工具通过自动化测试用例生成、执行和结果分析来提高软件测试的效率。 3. 人工智能在软件工程中的未来范围
波茨坦大学成立于 1991 年,在科学领域已牢固确立了自己的地位,并已成为该地区杰出的经济因素和发展引擎。它拥有高水平的第三方资助,曾多次获得教学奖,拥有面向服务的管理机构,并因家庭友好而获得过奖项。约有 20,000 名学生和 3,000 名员工在三个地点工作 - Am Neuen Palais、Griebnitzsee 和 Golm - 这是德国最美丽的学术机构之一。波茨坦大学数字工程学院 (DEF) 邀请申请“Jülich 模式”下的联合教授职位,与 Hasso Plattner 数字工程研究所 gGmbH (HPI) 合作,尽快填补空缺:
宾州州立大学比兰德分校的软件工程理学学士学位由 ABET 工程认证委员会 (https://www.abet.org) 根据通用标准和软件工程项目标准进行认证。
它是一个构建软件的系统过程,可确保所构建软件的质量和正确性。 SDLC 流程旨在生产符合客户期望的高质量软件。系统开发应在预定义的时间范围和成本内完成。 SDLC 包含一个详细的计划,该计划解释了如何规划、构建和维护特定软件。 SDLC 生命周期的每个阶段都有自己的流程和可交付成果,这些流程和可交付成果将进入下一阶段。 SDLC 代表软件开发生命周期。
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SDLC 是软件组织内软件项目遵循的流程。它包含一份详细的计划,描述如何开发、维护、替换和更改或增强特定软件。生命周期定义了一种改进软件质量和整体开发过程的方法。下图是典型 SDLC 各个阶段的图形表示。SDLC 包括以下阶段:
从瀑布切换到敏捷。接下来,他们用大量的混乱表现出敏捷。然后,他们启动到DevOps和DevSecops。我还观察到了他们学习方式的变化。首先是学位课程,有无数小时的面对面教学和厚实的教科书。然后,通过记录的会话和远程学习来完成学位pro克。接下来,转到了简短的课程和证书计划。现在,可以“按需”找到所需的大多数信息,并单击几下将工程师引向信息丰富的网站或视频。目标硬件也发生了变化。首先,它是服务和个人计算机。然后,这是虚拟机。接下来,是云环境。现在,目标“硬件”通常是一个几乎可以在任何设备上运行的容器。工作场所也发生了变化。首先,它是在办公楼共同工作的团队。然后,它是通过视频电话会议连接的单独的办公室构建中分配的团队。然后,随着协作工具的成熟,远程工作开始变得可能成为可能。接下来,全球健康的恐惧迫使更多的人在家中工作,并迫使人们重新审视其工作与生活的平衡。现在,看到完全分布的软件团队,全球和全天候运作,适应工作场所和工作时间最适合他们的东西是规范。
计算机的离开享有与巴基斯坦和国外的行业和大学合作伙伴的广泛合作网络。在巴基斯坦,部门与行业紧密合作,以同步行业的要求,进行联合研发项目,为学生建立实习机会,并安排研讨会和研讨会,以使学生了解计算技术的最新趋势。该系还与世界上一些顶级大学和研究中心分享了学术合作,包括欧洲核研究组织(CERN),加利福尼亚州雕像,技术雕像,斯坦福大学,托克大学德国大学,北卡罗来纳大学,北卡罗来纳大学,北卡罗来纳大学,北卡罗来纳大学,朴次茅斯大学,朴次茅斯大学,北卡罗莱纳大学,Epfl Lausanne,Epfl Lausanne,Switzerland和Telecom Sudecom Sudecomsudparis,Frances,Franse,Frances。这使部门能够与各自领域的一些顶级科学家进行高质量的合作研究。也有许多学生有机会参观这些研究中心,并与他们领域的顶级思想紧密合作。
标准描述包含(IC1)该作品主要集中于基于人工智能系统的 SE。排除(EC1)该作品不符合 IC1(例如,专注于 SE 的人工智能技术)。排除(EC2)即使联系作者后也无法访问该作品。排除(EC3)该作品不是完全用英语写的。排除(EC4)该作品是一项二次研究(例如,SLR)。排除(EC5)该作品是另一项研究的完全重复。排除(EC6)该作品是一篇两页或更少的短文。排除(EC7)该作品不是发表在书籍、期刊、会议、研讨会或 arXiv 存储库中的研究论文(例如,特刊的社论、会议记录目录、简短课程描述、教程、会议摘要、博士论文、硕士论文、博客、技术报告)。排除(EC8)该作品已在 2010 年 1 月之前或 2020 年 3 月之后发表。