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Plan du cours

Introduction aux assistants de codage par IA

  • Aperçu de l'IA dans l'ingénierie logiciel
  • Histoire et évolution des assistants de codage par IA
  • Fonctionnalités et capacités clés

Technologies sous-jacentes aux assistants de codage par IA

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

Outils populaires d'assistance de codage par IA

  • Étude comparative des différents outils
  • Sessions pratiques avec des outils comme GitHub Copilot, IntelliCode, etc.
  • Contributions communautaires et extensions

Bonnes pratiques et intégration dans le flux de travail

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

Études de cas et applications réelles

  • Histoires de succès des assistants IA dans des projets de développement
  • Limites et défis
  • Tendances futures et évolutions

Considérations éthiques et utilisation responsable

  • Traitement des biais et de l'équité dans les outils IA
  • Propriété intellectuelle et propriété du code
  • Implications en matière de confidentialité et de sécurité

Travail de projet

  • Développement d'un mini-projet avec l'aide d'un assistant de codage par IA
  • Examens entre pairs et sessions de feedback

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base du développement logiciel
  • De l'expérience avec un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
  • Une familiarité avec les environnements de développement intégrés (IDE)

Audience

  • Développeurs de logiciels
  • Chefs d'équipe technique
  • Responsables de produit
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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