Formation DeepSeek Coder for AI-Powered Programming
DeepSeek Coder est un assistant de codage avancé alimenté par l'IA et conçu pour aider les développeurs à générer du code, à déboguer les erreurs et à automatiser les tâches de programmation répétitives.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux programmeurs et aux développeurs de niveau débutant ou intermédiaire qui souhaitent tirer parti de DeepSeek Coder pour améliorer l'efficacité et la productivité du codage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les limites de DeepSeek Coder.
- Générer des extraits de code de haute qualité en utilisant l'assistance de l'IA.
- Utiliser DeepSeek Coder pour déboguer et optimiser le code.
- Automatiser les tâches de programmation répétitives à l'aide d'outils d'IA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à DeepSeek Coder
- Aperçu du codage assisté par l'IA
- Présentation de DeepSeek Coder et de ses caractéristiques
- Comparaison avec d'autres assistants de codage IA (par exemple, GitHub Copilot, CodeWhisperer)
Configuration de DeepSeek Coder
- Installation et configuration de l'API de DeepSeek Coder
- Intégrer DeepSeek Coder à un IDE
- Comprendre les clés API et l'authentification
Générer du code avec DeepSeek Coder
- Utiliser efficacement les invites de l'IA pour la génération de code
- Générer des fonctions et des scripts complets
- Meilleures pratiques pour réviser le code généré par l'IA
Débogage et optimisation du code
- Utiliser DeepSeek Coder pour le débogage
- Correction des erreurs de programmation courantes avec l'aide de l'IA
- Refonte et optimisation du code généré par l'IA
Automatisation des tâches répétitives
- Automatiser la documentation du code avec l'IA
- Générer des cas de test et des tests unitaires
- Utiliser l'IA pour assister les revues de code
Techniques avancées d'incitation
- Ajuster les messages-guides pour obtenir de meilleurs résultats
- Enchaînement d'invites pour les tâches complexes
- Gérer les limites et les biais du code généré par l'IA
Intégrer DeepSeek Coder dans les flux de développement
- Utiliser le codage assisté par l'IA dans le cadre d'une collaboration d'équipe
- Mise en œuvre du codage assisté par l'IA dans des projets réels
- Sécurité et considérations éthiques du développement assisté par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des principes fondamentaux de la programmation
- Expérience d'au moins un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript, Java, C++)
- Connaissance de base des API et de la manière dont elles interagissent avec les logiciels.
Public
- Programmeurs souhaitant explorer le codage assisté par l'IA
- Développeurs intéressés par l'automatisation des tâches de codage avec l'IA
- Ingénieurs logiciels souhaitant intégrer des outils alimentés par l'IA dans leur flux de travail
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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DeepSeek Coder for AI-Powered Programming - Demande d'informations consulting
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- Personnaliser GitHub Copilot en fonction des besoins spécifiques du projet et des flux de travail de l'équipe.
- Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour des tâches de codage complexes.
- Intégrer GitHub Copilot dans les pipelines CI/CD et les environnements collaboratifs.
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- Accélérer les workflows de test, de déploiement et d'automatisation.
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Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation des formations
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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- Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de codage collaboratif.
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- Gérer l'intégration de Copilot dans des projets multi-développeurs.
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- Configurer GitHub Copilot pour les projets de développement front-end.
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- Améliorer les flux de travail frontaux avec des stratégies d'intégration pratiques de Copilot.
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- Mettre en place et configurer GitHub Copilot pour le développement Python.
- Tirer parti de Copilot pour écrire un code Python efficace.
- Déboguer des applications Python en utilisant des suggestions générées par l'IA.
- Automatiser les tâches de codage répétitives et améliorer l'efficacité du flux de travail.
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- Optimiser leur utilisation de GitHub Copilot pour les tâches de codage avancées.
- Écrire un code plus efficace, sans erreur et facile à maintenir grâce aux suggestions de Copilot.
- Intégrer GitHub Copilot dans leurs IDE et flux de travail préférés.
- Utiliser Copilot pour le débogage et la refonte du code.
- Comprendre les limites et les considérations éthiques de l'utilisation d'outils de codage alimentés par l'IA.
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- Comprendre les concepts de base de l'IA et des LLM.
- Explorer l'architecture de DeepSeek et ses cas d'utilisation.
- Appliquer les concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios réels.
- Comprendre les considérations éthiques dans le développement de l'IA.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de base des grands modèles de langage (LLM).
- Comprendre l'architecture et les fonctionnalités du DeepSeek LLM, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
- Identifier les applications pratiques du DeepSeek LLM dans divers contextes commerciaux.
- Mettre en œuvre des projets de base utilisant DeepSeek LLM pour des tâches quotidiennes.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre ce qu'est GitHub Copilot et comment il fonctionne.
- Configurer GitHub Copilot avec un éditeur de code supporté.
- Utiliser GitHub Copilot pour écrire, remanier et déboguer du code plus rapidement.
- Exploiter Copilot pour explorer des techniques et des solutions de codage.
- Appliquer les meilleures pratiques pour intégrer GitHub Copilot dans les flux de travail quotidiens.
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14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent améliorer leur efficacité en matière de codage à l'aide de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur IDE préféré.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour accélérer le codage.
- Personnaliser les paramètres de Tabnine pour une assistance optimale.
- Comprendre comment l'IA de Tabnine apprend de leur code pour fournir de meilleures suggestions.
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14 HeuresCette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau avancé et aux chefs d'équipe qui souhaitent maîtriser les fonctionnalités avancées de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Implémenter Tabnine dans des projets logiciels complexes.
- Personnaliser et entraîner les modèles d'IA de Tabnine pour des cas d'utilisation spécifiques.
- Intégrer Tabnine dans les flux de travail de l'équipe et les pipelines de développement.
- Améliorer la qualité du code et accélérer les cycles de développement en utilisant les connaissances de Tabnine.
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21 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, novices ou experts, qui souhaitent tirer parti de l'IA pour générer du code avec Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de la génération de code par l'IA.
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement.
- Utiliser Tabnine pour compléter efficacement le code et corriger les erreurs.
- Créer et entraîner des modèles d'IA personnalisés avec Tabnine pour des tâches spécialisées.
Tabnine for Python Developers
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire Python et aux scientifiques des données qui souhaitent augmenter leur productivité avec l'aide de Tabnine.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement Python.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour écrire du code Python plus efficacement.
- Personnaliser le comportement de Tabnine pour l'adapter à leur style de codage et aux besoins du projet.
- Comprendre comment le modèle d'intelligence artificielle de Tabnine fonctionne spécifiquement avec le code Python.