単位
1. コンピュータエンジニアリングにおける人工知能と検証分野の紹介 2. 要件分析とソフトウェア設計 3. AIを使ったコーディングとペアプログラミング 4. コードレビュー、リファクタリング、および技術的負債 5. デバッグとトラブルシューティング 6. テストの自動化と品質保証 7. データ構造、アルゴリズム、パフォーマンス 8. データベース、SQL、データモデリング 9. API、システムアーキテクチャ、クラウド 10. 安全なコード、脅威モデリング、脆弱性分析 11. ドキュメント、DevOps、CI/CD 自動化 12. 境界: セキュリティ、プライバシー、ライセンス、倫理
ユニット 7 / 12

データ構造、アルゴリズム、パフォーマンス

利益:

  • AI および複雑さ (Big-O) 分析の問題に対して適切なデータ構造とアルゴリズムを選択する能力
  • 測定およびプロファイリング ロジックによる AI サポートにより、パフォーマンスのボトルネックを検出および改善する機能
  • 手動分析と実際の測定により、AI の複雑さとパフォーマンスの主張を検証する機能
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