Automazione della programmazione con AI (es. Code Synthesis)

Modulo 1: L'Automazione della Programmazione Cos'è l'automazione nella programmazione? Panoramica storica e sviluppo dell'intelligenza artificiale nella programmazione. Obiettivi del corso. Modulo 2: Fondamenti di Intelligenza Artificiale (AI) Definizione di AI e differenze tra AI e Machine Learning. Principali tecniche AI (apprendimento supervisionato, non supervisionato, rinforzo). Applicazioni di AI in vari settori. Modulo 3: Introduzione alla Code Synthesis Che cos'è la Code Synthesis? Differenze tra codifica tradizionale e code synthesis. Come l'AI può generare codice. Modulo 4: Linguaggi di Programmazione e AI Panoramica dei linguaggi di programmazione più usati in AI (Python, R, JavaScript, ecc.). Come i linguaggi di programmazione interagiscono con gli strumenti di AI. Modulo 5: Architetture AI per la Programmazione Reti neurali e modelli basati su Deep Learning. Modelli generativi come GAN (Generative Adversarial Networks). Architetture come Transformers per la generazione di codice. Modulo 6: Tecniche di Natural Language Processing (NLP) nella Code Synthesis Cos'è il NLP e come viene usato nell'automazione della programmazione. Generazione del linguaggio naturale per il codice. Analisi semantica del codice. Modulo 7: Sintesi del Codice con Modelli Pre-allenati Cos'è un modello pre-allenato e come viene usato per la sintesi del codice. Esempi di modelli pre-allenati come GPT-3 per la generazione del codice. Vantaggi e svantaggi dei modelli pre-allenati. Modulo 8: Sistemi di Autocompletamento del Codice con AI Come l'AI può prevedere il prossimo blocco di codice. Tecniche per l'autocompletamento intelligente. Esempi di sistemi di autocompletamento basati su AI (es. GitHub Copilot). Modulo 9: Automazione nella Scrittura di Test del Codice Come l'AI può scrivere test automatizzati per il codice. Analisi e generazione di unit test. Applicazioni pratiche e tool per l'automazione dei test. Modulo 10: Generazione di Documentazione Automatica del Codice Come l'AI può generare documentazione a partire dal codice. Tecniche di analisi statica e dinamica per la generazione di documentazione. Strumenti per la documentazione automatica. Modulo 11: Code Review Automatizzata con AI Cos'è la code review e come può essere automatizzata. Tecniche AI per analizzare la qualità del codice. Strumenti che utilizzano AI per la code review. Modulo 12: Strumenti di AI per la Sintesi del Codice Panoramica su strumenti di AI come GitHub Copilot, Tabnine, Codex, etc. Come scegliere lo strumento giusto in base al progetto. Limitazioni e potenzialità. Modulo 13: Ethical AI nella Programmazione L'etica nell'utilizzo dell'AI per generare codice. Problematiche relative alla sicurezza e alla privacy. Considerazioni sul controllo umano nel processo automatizzato. Modulo 14: Futuro dell'Automazione della Programmazione con AI Come evolverà l'AI nella programmazione nei prossimi anni. Possibili sfide e innovazioni nel campo. L'impatto dell'automazione sulla professione del programmatore. Modulo 15: Conclusione e Considerazioni Finali Riflessioni sulle conoscenze acquisite durante il corso. Come applicare quanto appreso nella pratica. Prospettive future e approfondimenti.