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敏捷软件中人工智能的未来
摘要：人工智能的出现具有巨大的优势，可用于改变软件项目开发的格局。软件过程框架由不断需要常规人机交互的活动组成，这可能导致错误和不确定性。人工智能可以利用 LLM、GenAI 模型和 AI 代理来协助软件开发经理、软件测试人员和其他团队成员执行常规任务、风险分析和预测、策略建议和支持决策。人工智能有潜力提高效率并降低项目管理团队遇到的风险，同时提高项目成功率。此外，它还可以分解复杂的概念和开发流程，以便利益相关者做出明智的决策。在本文中，我们提出了一种方法，其中可以利用 AI 工具和技术为敏捷软件项目提供最大程度的帮助，敏捷软件项目近年来在业界越来越受欢迎。索引词：软件开发、敏捷软件开发、人工智能、生成人工智能
CO和共po映射-Lucknow
CO1了解软件工程方面的软件危机，问题，特征，进化和应用的概念。 二氧化碳知道有关需求工程，需求分析，设计，编码，测试和维护的软件开发的基本方面。 CO3找到软件编码样式，设计和软件测试策略的实际实施。 CO4从初始阶段到最终阶段的软件开发，增强了软件项目管理的知识。 CO5访问实践知识，以确保使用模型在软件开发过程中软件的质量和可靠性。CO1了解软件工程方面的软件危机，问题，特征，进化和应用的概念。二氧化碳知道有关需求工程，需求分析，设计，编码，测试和维护的软件开发的基本方面。CO3找到软件编码样式，设计和软件测试策略的实际实施。 CO4从初始阶段到最终阶段的软件开发，增强了软件项目管理的知识。 CO5访问实践知识，以确保使用模型在软件开发过程中软件的质量和可靠性。CO3找到软件编码样式，设计和软件测试策略的实际实施。CO4从初始阶段到最终阶段的软件开发，增强了软件项目管理的知识。CO5访问实践知识，以确保使用模型在软件开发过程中软件的质量和可靠性。
UNIT-I-软件工程– SBS1204 - Sathyabama
SDLC 是软件组织内软件项目遵循的流程。它包含一个详细的计划，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：
单元 I- 软件工程 - SBS1204 - Sathyabama
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：
BScHons (AI) – 课程 - 学期分配附件 03-B
CM 2510 现代人工智能方法 C 2 1 2.5 IN 2311 操作系统 C 2 1 2.5 IN 2211 面向对象分析与设计 C 2 1 2.5 IN 2201 软件工程 C 2 1 2.5 IN 2101 面向对象编程 C 2 2 3 IS 1101 管理学原理 C 2 1 2.5 CM 2900 基于行业的人工智能软件项目 C 3 第 2 级 - 第二学期 CM 2420 统计推断 C 2 2 3 CM 2320 数学方法 C 2 1 2.5
军用标准 - 产品生命周期管理
5.7.2 产品 - 配置管理 ................ 5.7.3.审计 - 配置管理 ................ 5.8 软件质量评估.......................... 5.8.1 活动 - 软件质量评估 ................ 5.8.1.1 规划 ........................ 5.8.1.2 内部评审 ........................ 5.8.1.2.1 评估标准 ........................ 5.8.1.2.2 内部评审 - 所有阶段 ............ 5.8.1.2.3 内部评审 - 软件需求分析 ........................ 5.8.1.2.4 内部评审 - 初步设计 ............ 5.8.1.2.5 内部评审 - 详细设计 ............ 5.8.1.2.6 内部评审 - 编码和单元测试 5.8.1.2.7 内部评审 - CSC 集成和测试................................. 5.8.1.2.8 内部审查 - CSCI 测试 ........... 5.8.1.3 正式审查和审计。................... 5.8.1.4 验收检查 ................................ 5.8,1.5 安装和检查 .................... 5.8.1.6 分包商产品的评估 ........................ 5.8.1.7 市场上可买到的、可重复使用的和政府提供的软件 ................ 5.8.1.8 质量记录的准备 ........................ 5.8.1.9 质量报告 ................................ 5.8.1.10 纠正措施系统 ......................’ 5.8.1.11 质量成本数据 ................................ 5.8.2 产品 - 软件质量评估 ........................ 5.8.2.1 质量记录 ................................ 5.8.2.2 质量报告 ................................ 5.8.2.3 认证 ................................ 5.8.3 独立性 ................................ 5.9 软件项目规划和控制 ........................ 5.9.1 活动 - 软件项目规划和控制 ........................ 5.9.1.1 规模和时间评估 ................ 5.9.1.2 状态和成本报告 .................... 5.9.1.3 测试文档控制 .................... 5.9.1.4 软件开发库（SDL）............... 5.9.1.5 风险管理 ..............................
信息系统开发中的机器学习系统开发实践
硬件和软件的进步已推动了机器学习（ML）解决方案，以成为众多信息系统的重要组成部分。这要求研究软件公司内ML开发实践的集成和评估。为了调查这些问题，我们对软件和ML专业人员进行了专家访谈。我们构建了围绕信息系统开发（ISD）模型的访谈，这些访谈是指导整个软件项目的利益相关者的概念框架。使用实践理论，我们分析了软件专业人员如何在ISD模型的背景下感知ML的开发，并确定了ML开发对这些概念模型的变革性影响的主题。我们的发现表明，开发人员驱动的概念模型（例如DevOps和MLOPS）已被视为开发人员和管理层的共同框架，以理解和指导ML开发过程。我们观察到了预定义开发人员角色的持续变化，在这些开发人员的职业工作中，开发人员越来越多地采用ML技术和工具。总的来说，我们的发现强调了ML技术在整个行业的软件项目中变得越来越突出，并且在ISD模型中纳入ML开发是一种持续的，主要是实践驱动的过程。
