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Plan du cours

Introduction aux assistants de code par IA

  • Aperçu de l'IA en génie logiciel
  • Histoire et évolution des assistants de code par IA
  • Fonctionnalités et capacités clés

Technologies derrière les assistants de code par IA

  • Apprentissage automatique et traitement du langage naturel
  • Algorithmes d'analyse et de génération de code
  • Intégration avec les environnements de développement

Outils populaires d'assistance par IA

  • Étude comparative de différents outils
  • Séances pratiques avec des outils comme GitHub Copilot, IntelliCode, etc.
  • Contributions communautaires et extensions

Meilleures pratiques et intégration au flux de travail

  • Intégration des assistants IA dans les flux de travail quotidiens
  • Collaboration avec les assistants IA
  • Personnalisation et entraînement de votre assistant IA

Études de cas et applications réelles

  • Succès des assistants IA dans les projets de développement
  • Limites et défis
  • Tendances futures et évolutions

Considérations éthiques et utilisation responsable

  • Aborder les biais et l'équité dans les outils IA
  • Propriété intellectuelle et droits de code
  • Implications en matière de confidentialité et de sécurité

Travail de projet

  • Développement d'un mini-projet avec l'aide d'un assistant de code par IA
  • Révisions par les pairs et séances de rétroaction

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base du développement logiciel
  • Expérience avec un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
  • Familiarité avec les environnements de développement intégrés (IDE)

Audience cible

  • Développeurs de logiciels
  • Chefs d'équipe technique
  • Gestionnaires de produits
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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