在软件开发中实施人工智能和敏捷管理的九个技巧。在过去的几十年里，人工智能不仅证明了自身的价值，还融入了行业，让企业在各个领域蓬勃发展，无论是汽车工厂中的机器人，还是能够预测货币和库存变化的智能交易系统.并影响到我们日常的工作和生活。本文将与您一起探讨人工智能如何通过敏捷管理加速软件开发。人工智能在软件开发中的应用人工智能改变了大部分企业的商业模式。因此，软件开发企业也不例外。许多研发团队正在使用机器学习(ML)来加快和缩短他们的软件开发生命周期。同时，他们也在重新定义开发人员应该如何通过采用AI来构建他们不同的软件产品。对于软件开发，通常，项目组在构建系统之前，需要预先指定系统要实现的各种功能。这一点，我们后面会详细介绍。因此，对于一些过于复杂的判断步骤，我们不能一直采用死板的方法，让软件采用简单的是非判断。例如，开发者会通过一套算法训练，教会软件系统如何识别照片中是否有消防栓。那么，对于上面判断有消防栓照片的例子，我们需要考虑不同的排列组合，包括天气、距离、角度、清晰度差异等因素。可见，一个软件程序单纯通过枚举来确定所有的排列组合显然是低效的，也是不可能的。接下来，我们来看看如何在敏捷开发过程中实现高效的AI。在敏捷开发中引入机器学习技术的九种实用方法虽然我们习惯于使用传统的、熟悉的软件开发方法，但我们仍然应该大胆尝试使用机器学习来加速手头的软件开发过程。我们在实践中发现：其实对于各种软件界面、数据管理等主要应用组件，我们完全可以使用现有的常规软件，只需要将机器学习技术引入SDLC（软件开发生命周期）即可.具体步骤如下：1.代码助手：通常，开发人员大部分时间都花在调试代码和阅读文档上。如果使用基于ML的智能代码助手，开发者可以基于已有的代码库快速获取各种反馈和建议，从而节省大量的摸索时间。该领域的工具包括：CodotaforJava。2、自动代码重构：有开发经验的读者都知道，拥有干净的程序代码对于降低软件运维难度非常重要，尤其是对于后期的团队协作和变更。然而客观事实是，无论业务何时扩大，代码的重构都是一个必要而痛苦的过程。然而，如果ML能够成功引入，通过识别代码中潜在的重构区域，那么我们就可以轻松地分析各种现有代码以优化它们的性能。3.制定战略决策：另一个消耗开发人员大量时间的方面是在产品实施过程中对服务和功能优先级的讨论。通过将过去开发项目的数据应用到AI模型的训练中，我们可以评估当前应用程序的执行情况，然后协助业务负责人乃至整个工程团队确定那些能够将风险降至最低并产生更好结果的方法。4.提供精确的估算：我们都知道整个软件开发行业经常以超出预算和进度而著称。因此，为了做出好的估算，开发团队需要对整个项目工程的方方面面都有深入的了解。同样，您可以使用过去项目的数据（例如各种用户故事、成本估算和功能定义）来训练不同的ML模型。我的经验表明，这些因素对于预测项目工作量和成本非常有用。5.错误分析和处理：基于ML的代码助手不仅可以识别历史数据中的各种潜在模式，还可以识别那些常见的错误。因此，如果程序员在开发过程中经常出现某些类型的错误，代码助手会标记出来。同时，在部署软件后，还可以使用机器学习分析各种日志，找出可以修复的错误。如今，虽然软件开发者仍然需要使用ML来主动解决代码中的错误，但在不久的将来，ML将更加智能化，能够在无需人工干预的情况下自动纠正软件中的潜在错误。.6、快速原型制作：过去，为了将某个业务需求转化为技术实现，往往需要花费数月甚至数年的时间。今天，我们不再要求开发人员具备广泛的知识和技能。凭借各种模型和经验，ML可以缩短开发周期并实现快速原型制作。7.使用人工智能进行项目规划：人脑的神奇之处在于，没有两个项目经理对同一个项目会有完全相同的看法和观点。对于模拟人类智能的ML，它可以针对各种情况创建类似于人脑的因果事件序列。8、风险评估：在软件开发中，人们对特定风险的评估和决策是一个复杂的过程，往往受到预算、计划、资源等方面的制约。随着项目的发展，各种外部环境和相互之间的相互依赖其他项目往往会改变我们前进的方向，从而产生一些新的风险。同时，我们人类受到记忆和重现过去信息的能力的限制。另一方面，ML允许我们按需检索和获取参数化信息。我们可以利用过去项目开始和结束时的不同状态数据来训练AI模型，进而学习当前开发项目的实际时间表和风险特征。9、项目资源管理：有丰富实施经验的人可能会告诉你，软件产品的交付质量取决于项目是否有合适的人参与。通过挖掘过去的项目历史数据，AI可以为您提供参与其他项目的开发人员的实时信息。这样，您可以轻松查看哪些开发人员已准备好进行部署。此外，ML可以帮助您预见需要增加或减少开发人员数量的项目领域。同时，AI可以根据当前项目的特点，在初创阶段为开发者提供有针对性的培训资料，提升技能和知识，进而快速赋能各种角色以满足项目的技术需求和加速项目。送货。另一方面，人工智能还可以将工作量分配给项目组成员，确保他们能尽职尽责，全身心投入。而有了AI将各种重复性任务自动化，你将有更多时间考虑那些关键的项目决策问题。所以问题是：我们如何使用人工智能来改变我们构建软件的方式？未来我们将如何构建软件？在人工智能环境中，软件工程师将不再需要为计算机提供信息来做出决策或采取行动。具体步骤。他们只需要将特定类别的数据输入到各种学习算法中。因此，重要的是算法模型能够识别数据中的特征，然后做出决策。通常，ML会将给定的测试数据与其数据库中的现有数据进行比较，以调整算法并做出决策。因此，以Google的PeteWarden为首的专家开始大胆预测，在未来十年内，大部分软件开发工作将不再涉及编程。同时，OpenAI前研究科学家、TeslaAI现任主管AndrejKarpathy也认为，未来的程序员将不再需要维护复杂的存储库，分析各种运行环境，创建错综复杂的程序。他们的主要工作只是将收集、过滤、标记、分析和可视化的数据输入神经网络。传统开发流程与机器学习开发模式以往传统的软件构建方式大致如下：1.开发人员首先进行需求分析和定义。2、然后进行软件相关的设计。3、在后续的开发阶段，他们使用Java或C++等编程语言，通过程序代码为计算机提供清晰的执行步骤。4.软件构建后，他们运行各种测试以确保软件按预期工作。5.质量保证完成后，即可将软件代码部署到生产环境中。6、工程师还必须不断维护软件的相关代码。在敏捷开发过程中，为了加快软件开发进程，团队成员通常会选择更小的功能或功能组，并专注于2~4周的冲刺（译者注：单次迭代的开发内容）。因此，在基本层面上，敏捷开发和瀑布式开发具有相似之处。然而，在软件开发的ML模型中，开发人员只需要定义问题并列出他们想要实现的目标。其余工作仅涉及收集数据、准备数据、将其提供给学习算法，然后部署、集成和管理模型。结语毫无疑问，人工智能的落地为软件项目的敏捷开发带来了巨大的“红利”。通过自动化各种繁琐的工作和智能化各种算法模型，开发团队将拥有更可靠的预算、更高效的人员利用、更快的错误检测、更实用的代码重构建议，并获得更多的项目收入。原标题：在软件开发中实施人工智能和敏捷管理的9种方法，作者：ChandreshPatel
