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Plan du cours
Introduction à DeepSeek Coder
- Aperçu de la programmation assistée par IA.
- Introduction à DeepSeek Coder et à ses fonctionnalités.
- Comparaison avec d'autres assistants de programmation par IA (par exemple, GitHub Copilot, CodeWhisperer).
Mise en place de DeepSeek Coder
- Installation et configuration de l'API DeepSeek Coder.
- Intégration de DeepSeek Coder dans un IDE.
- Compréhension des clés API et de l'authentification.
Génération de code avec DeepSeek Coder
- Utilisation efficace des invites (prompts) d'IA pour la génération de code.
- Génération de fonctions complètes et de scripts.
- Meilleures pratiques pour la révision du code généré par l'IA.
Débogage et optimisation du code
- Utilisation de DeepSeek Coder pour le débogage.
- Correction des erreurs courantes de programmation avec l'assistance de l'IA.
- Refactoring et optimisation du code généré par l'IA.
Automatisation des tâches répétitives
- Automatisation de la documentation du code avec l'IA.
- Génération de cas de test et de tests unitaires.
- Utilisation de l'IA pour assister dans les revues de code.
Techniques avancées d'invocation (prompting)
- Ajustement des invites pour obtenir de meilleurs résultats.
- Chaînage des invites pour des tâches complexes.
- Gestion des limites et des biais du code généré par l'IA.
Intégration de DeepSeek Coder dans les flux de travail de développement
- Utilisation de la programmation assistée par IA dans la collaboration d'équipe.
- Mise en œuvre de la programmation assistée par IA dans des projets réels.
- Aspects sécuritaires et éthiques du développement assisté par l'IA.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de la programmation.
- De l'expérience avec au moins un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript, Java, C++).
- Des connaissances de base sur les API et leur interaction avec les logiciels.
Public cible
- Les programmeurs souhaitant explorer la programmation assistée par IA.
- Les développeurs intéressés par l'automatisation des tâches de codage avec l'IA.
- Les ingénieurs logiciels qui souhaitent intégrer des outils alimentés par l'IA dans leur flux de travail.
14 Heures
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