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Plan du cours
Introduction à DeepSeek Coder
- Aperçu du codage assisté par l'IA
- Introduction à DeepSeek Coder et à ses fonctionnalités
- Comparaison avec d'autres assistants de codage par IA (par ex., 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 IA pour la génération de code
- Génération de fonctions et de scripts complets
- Meilleures pratiques pour l'examen du code généré par IA
Débogage et optimisation du code
- Utilisation de DeepSeek Coder pour le débogage
- Correction des erreurs de programmation courantes avec l'aide de l'IA
- Refactoring et optimisation du code généré par IA
Automatisation des tâches répétitives
- Automatisation de la documentation du code avec l'IA
- Génération de cas de test et de tests unitaires
- Utilisation de l'IA pour assister les revues de code
Techniques avancées d'invites (prompting)
- Réglage fin des invites pour obtenir de meilleurs résultats
- Enchaînement des invites pour des tâches complexes
- Gestion des limites et des biais dans le code généré par IA
Intégration de DeepSeek Coder dans les flux de développement
- Utilisation du codage assisté par IA dans la collaboration d'équipe
- Mise en œuvre du codage assisté par IA dans des projets concrets
- Considérations de sécurité et d'éthique pour le développement assisté par IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de la programmation
- De l'expérience avec au moins un langage de programmation (par ex., Python, JavaScript, Java, C++)
- Des connaissances de base sur les API et leur interaction avec les logiciels
Public cible
- Programmateurs souhaitant explorer le codage assisté par 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
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
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