Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction aux fonctionnalités avancées de Cursor
- Comprendre l'extensibilité et l'architecture de Cursor
- Réviser les types de modèles IA et les points d'intégration
- Préparer l'environnement pour une personnalisation avancée
Principes de l'ingénierie des prompts efficace
- Concevoir des prompts pour la précision, la cohérence et l'adaptabilité
- Structurer les hiérarchies de contexte et l'injection de variables
- Évaluer les sorties des prompts et affiner les itérations
Construction et gestion des modèles de prompts
- Créer des modèles de prompts réutilisables pour les équipes
- Gérer les versions et maintenir les dépôts de modèles
- Intégrer les modèles de prompts dans les pipelines CI/CD
Intégration de Cursor aux bases de connaissances internes
- Connexion aux API de documentation et aux sources de données internes
- Intégration de connaissances spécifiques au domaine dans les prompts IA
- Automatisation des mises à jour et de la synchronisation pour les données dynamiques
Affinage des modèles pour la génération de code spécifique au domaine
- Identifier les cas d'usage pour les modèles affinés
- Collecter et curater les jeux de données d'affinage
- Tester, valider et déployer les modèles entraînés sur mesure
Développement d'outils et d'adaptateurs personnalisés
- Étendre Cursor avec des outils personnalisés basés sur des API
- Créer des adaptateurs sécurisés pour les flux de travail d'entreprise
- Implémenter des actions personnalisées dans l'éditeur
Sécurité, gouvernance et optimisation des performances
- Garantir le traitement sécurisé du code généré par l'IA
- Établir des garde-fous politiques et des filtres de conformité
- Optimiser les performances et la gestion des ressources
Stratégies de développement IA tournées vers l'avenir
- Évaluer les fonctionnalités et API émergentes de Cursor
- Adopter l'affinage continu et la gestion du cycle de vie des prompts
- Construire des cadres internes pour une ingénierie IA durable
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Bonne compréhension de la programmation et de l'architecture logicielle
- Expérience avec les outils de codage assisté par IA et les API
- Connaissances des concepts de l'apprentissage automatique ou de l'ingénierie des prompts
Public cible
- Ingénieurs IA concevant des flux de travail IA personnalisés
- Ingénieurs outillage et plateformes développant des outils internes pour les développeurs
- Développeurs seniors intégrant des modèles IA spécifiques au domaine
14 Heures
