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課程簡介
AI 程式碼輔助工具簡介
- AI 在軟體工程中的概覽
- AI 程式碼輔助工具的歷史與演變
- 主要功能與能力
AI 程式碼輔助工具背後的技術
- 機器學習與自然語言處理
- 程式碼分析與生成演算法
- 與開發環境的整合
熱門 AI 程式碼輔助工具
- 不同工具的比較研究
- 實際操作使用 GitHub Copilot、IntelliCode 等工具
- 社群貢獻與擴充套件
最佳實踐與工作流整合
- 將 AI 輔助工具融入日常工作流程
- 與 AI 輔助工具的協作
- 客製化與訓練您的 AI 輔助工具
案例研究與實際應用
- AI 輔助工具在開發專案中的成功故事
- 限制與挑戰
- 未來趨勢與發展
倫理考量與負責任使用
- 處理 AI 工具中的偏見與公平性問題
- 智慧財產權與程式碼所有權
- 隱私與安全性影響
專案實作
- 在 AI 程式碼輔助工具的協助下開發小型專案
- 同儕審查與回饋session
總結與後續步驟
最低要求
- 對基本軟體開發概念的瞭解
- 具備程式語言使用經驗(例如:Python、JavaScript)
- 熟悉整合式開發環境(IDEs)
對象
- 軟體開發人員
- 技術團隊主管
- 產品經理
14 小時
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯