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Plan du cours
Introduction à l'IA générative pour le front-end
- Qu'est-ce que l'IA générative dans le développement de logiciels ?
- Aperçu des outils : ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium, etc.
- Avantages et limites de l'IA dans le développement d'interfaces utilisateur.
Génération d'interfaces basées sur des instructions (prompts)
- Rédaction d'instructions pour la structure HTML et les composants.
- Génération et modification des styles CSS avec l'IA.
- Utilisation de l'IA pour échafauder les éléments interactifs en JavaScript.
Prototypage de mises en page avec des outils génératifs
- Création de pages de destination et de mises en page multi-sections.
- Instructions pour la conception réactive (Flexbox, Grid).
- Aperçu et test dans CodePen ou des outils similaires.
Composantisation et réutilisabilité
- Génération de composants UI réutilisables (boutons, cartes, formulaires).
- Création de bibliothèques de composants et de systèmes de design avec l'aide de l'IA.
- Utilisation de l'IA dans les frameworks populaires (React, Vue, Tailwind).
Revue de code et débogage assistés par l'IA
- Correction des bugs de mise en page et des problèmes d'accessibilité avec les grands modèles de langage (LLM).
- Optimisation des performances du code HTML/CSS/JS.
- Explication des erreurs et suggestions de correctifs via des instructions IA.
Conception collaborative et génération de contenu
- Utilisation de l'IA pour générer du contenu factice, des textes et des espaces réservés.
- Collaboration avec les designers pour co-créer des maquettes et des styles.
- Exportation des idées générées par l'IA vers des modèles HTML utilisables.
Projet : Création d'une application web échafaudée par l'IA
- Conception de l'interface utilisateur basée sur une demande métier.
- Construction des composants et des interactions en utilisant l'IA.
- Peaufinage, test et présentation du prototype.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base de HTML, CSS et JavaScript.
- Familiarité avec les frameworks front-end ou les systèmes de design.
- Intérêt pour l'application de l'IA pour accélérer les flux de travail UI/UX.
Public cible
- Développeurs front-end.
- Ingénieurs UX.
- Designers web et technologistes créatifs.
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