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Durée 14 heures
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
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique