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コース概要
AI Coding Assistantsの概要
- ソフトウェア工学におけるAIの概要
- AIコーディングアシスタントの歴史と進化
- 主な機能と能力
AI Coding Assistantsの技術背景
- 機械学習と自然言語処理
- コード分析と生成アルゴリズム
- 開発環境との統合
人気のあるAI Coding Assistantツール
- 異なるツールの比較研究
- GitHub Copilot、IntelliCodeなどのツールを使用したハンズオンセッション
- コミュニティによる貢献と拡張
ベストプラクティスとワークフロー統合
- 毎日のワークフローにAIアシスタントを組み込む。
- AIアシスタントとの協力
- 自分のAIアシスタントをカスタマイズし、訓練する
ケーススタディと実際の適用例
- 開発プロジェクトにおけるAIアシスタントの成功事例
- 制限事項と課題
- 将来のトレンドと発展
倫理的考慮事項と責任ある使用
- AIツールにおける偏りと公平性への対処
- 知的財産とコードの所有権
- プライバシーとセキュリティの影響
プロジェクトワーク
- AIコーディングアシスタントを使用してミニプロジェクトを開発する。
- ピアレビューとフィードバックセッション
まとめと次なるステップ
要求
- 基本的なソフトウェア開発概念の理解
- プログラミング言語(例:Python、JavaScript)の経験
- 統合開発環境(IDEs)に慣れていること
対象者
- ソフトウェア開発者
- テクニカルチームリード
- プロダクトマネージャー
14 時間
お客様の声 (1)
講師の高度なコピロット使用に関する知識と、十分で効率的な実践セッション
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
コース - Intermediate GitHub Copilot
機械翻訳