Plan du cours

Introduction aux assistants de codage IA

  • Aperçu de l'IA dans le génie logiciel
  • Histoire et évolution des assistants de codage IA
  • Principales caractéristiques et capacités

Technologies sous-jacentes aux assistants de codage IA

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

Outils populaires d'aide au codage de l'IA

  • Étude comparative de différents outils
  • Séances pratiques avec des outils tels que GitHub Copilot, IntelliCode, etc.
  • Contributions de la communauté et extensions

Meilleures pratiques et intégration au flux de travail

  • Incorporation des assistants IA dans les flux de travail quotidiens
  • Collaboration avec les assistants d'IA
  • Personnalisation et formation de votre assistant d'IA

Études de cas et applications réelles

  • Histoires de réussite d'assistants d'IA dans des projets de développement
  • Limites et défis
  • Tendances et développements futurs

Considérations éthiques et utilisation responsable

  • Prise en compte des préjugés et de l'équité dans les outils d'IA
  • Propriété intellectuelle et propriété du code
  • Implications en matière de protection de la vie privée et de sécurité

Travail sur le projet

  • Développement d'un mini-projet avec l'aide d'un assistant de codage de l'IA
  • Examens par les pairs et séances de retour d'information

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de base du développement de logiciels
  • Expérience d'un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
  • Familiarité avec les environnements de développement intégrés (IDE)

Public

  • Développeurs de logiciels
  • Chefs d'équipe technique
  • Chefs de produit
 7 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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