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Plan du cours
Introduction à l'IA générative pour le front-end
- Qu'est-ce que l'IA générative dans le développement logiciel ?
- Aperçu des outils : ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium, etc.
- Avantages et limites de l'IA dans le développement d'interfaces
Génération d'interface par prompt
- Rédaction de prompts pour la structure HTML et les composants
- Génération et modification des styles CSS avec l'IA
- Utilisation de l'IA pour créer des squelettes d'éléments interactifs en JavaScript
Prototypage de mises en page avec des outils génératifs
- Création de pages de destination et de mises en page multi-sections
- Prompts pour le design responsive (Flexbox, Grid)
- Aperçu et test dans CodePen ou des outils similaires
Composantisation et réutilisabilité
- Génération de composants d'interface réutilisables (boutons, cartes, formulaires)
- Création de bibliothèques de composants et de systèmes de design avec l'aide de l'IA
- Utilisation de l'IA dans les frameworks populaires (React, Vue, Tailwind)
Revue de code et débogage assistés par l'IA
- Correction des bugs de mise en page et des problèmes d'accessibilité avec les LLM
- Optimisation des performances du code HTML/CSS/JS
- Explication des erreurs et suggestions de correctifs via des prompts d'IA
Conception collaborative et génération de contenu
- Utilisation de l'IA pour générer du contenu fictif, du texte et des espaces réservés
- Collaboration avec les designers pour co-créer des wireframes et des styles
- Exportation des idées générées par l'IA vers des modèles HTML utilisables
Projet : Construire une application web scaffoldée par l'IA
- Conception de l'interface basée sur un prompt commercial
- Construction de composants et d'interactions en utilisant l'IA
- Peaufinage, test et présentation du prototype
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base du HTML, du CSS et du JavaScript
- Connaissance des frameworks front-end ou des systèmes de design
- Intérêt pour l'application de l'IA pour accélérer les flux de travail UI/UX
Public cible
- Développeurs front-end
- Ingénieurs UX
- Designer web et technologistes créatifs
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