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コース概要
DeepSeek Coder の概要
- AI 支援コーディングの概要
- DeepSeek Coder とその機能の紹介
- 他の AI コーディングアシスタント(GitHub Copilot、CodeWhisperer など)との比較
DeepSeek Coder のセットアップ
- DeepSeek Coder API のインストールと設定
- IDE との DeepSeek Coder の統合
- API キーと認証の理解
DeepSeek Coder によるコード生成
- コード生成のための効果的な AI プロンプトの活用
- 完全な関数とスクリプトの生成
- AI 生成コードのレビューに関するベストプラクティス
デバッグとコードの最適化
- デバッグにおける DeepSeek Coder の活用
- AI アシスタンスによる一般的なプログラミングエラーの修正
- AI 生成コードのリファクタリングと最適化
反復タスクの自動化
- AI によるコードドキュメントの自動化
- テストケースと単体テストの生成
- コードレビューにおける AI の活用
高度なプロンプト技術
- より良い結果を得るためのプロンプトの微調整
- 複雑なタスクのためのプロンプトの連鎖
- AI 生成コードにおける限界とバイアスの対処
開発ワークフローへの DeepSeek Coder の統合
- チームコラボレーションにおける AI 搭載コーディングの活用
- 実プロジェクトにおける AI 支援コーディングの実装
- AI 支援開発におけるセキュリティと倫理的な考慮事項
まとめと次のステップ
要求
- プログラミングの基礎の理解
- 少なくとも 1 つのプログラミング言語(Python、JavaScript、Java、C++ など)の経験
- API とソフトウェアとの相互作用に関する基本的な知識
対象者
- AI 支援コーディングの探求を目指すプログラマー
- AI を活用してコーディングタスクを自動化することに興味のある開発者
- AI 搭載ツールをワークフローに統合したいソフトウェアエンジニア
14 時間
お客様の声 (2)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳
トレーナーは、私たちの理解レベルに合わせて研修中のコースレベルを調整することができるので、より実用的な知識を得ることができ、それがさらに日常業務でツールを利用するのに役立ちます。
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
コース - Intermediate GitHub Copilot
機械翻訳