Plan du cours
Introduction à DeepSeek Coder
- Aperçu du codage assisté par l'IA
- Présentation de DeepSeek Coder et de ses fonctionnalités
- Comparaison avec d'autres assistants de codage basés sur l'IA (par exemple, GitHub Copilot, CodeWhisperer)
Configuration de DeepSeek Coder
- Installation et configuration de l'API DeepSeek Coder
- Intégration de DeepSeek Coder avec un IDE
- Compréhension des clés API et de l'authentification
Génération de code avec DeepSeek Coder
- Utilisation efficace des invites (prompts) pour la génération de code
- Génération de fonctions et de scripts complets
- 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 de programmation courantes 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 grâce à l'IA
- Génération de cas de test et de tests unitaires
- Utilisation de l'IA pour faciliter les revues de code
Techniques avancées de formulation d'invites
- Ajustement fin des invites pour de meilleurs résultats
- Enchaînement des invites pour des tâches complexes
- Gestion des limites et des biais dans le code généré par l'IA
Intégration de DeepSeek Coder dans les flux de travail de développement
- Utilisation du codage propulsé par l'IA dans la collaboration d'équipe
- Mise en œuvre du codage assisté par l'IA dans des projets réels
- Considérations de sécurité et éthiques liées au développement assisté par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de la programmation
- Une 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
Cible
- Des programmeurs souhaitant explorer le codage assisté par l'IA
- Des développeurs intéressés par l'automatisation des tâches de codage grâce à l'IA
- Des ingénieurs logiciel désireux d'intégrer des outils propulsés par l'IA dans leur flux de travail
Nos clients témoignent (2)
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
Formateur capable d'ajuster le niveau du cours pendant la formation pour correspondre à notre niveau de compréhension sur le sujet, afin que nous puissions acquérir des connaissances plus utiles qui nous aideront davantage à maîtriser les outils dans notre travail quotidien.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique