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コース概要
DeepSeek Coder入門編
- AI支援型コーディングの概要説明
- DeepSeek Coderとその機能について解説
- GitHub CopilotやCodeWhispererなど他社製品との比較検証
DeepSeek Coderの環境構築手順
- DeepSeek Coder APIのインストールおよび設定方法
- IDEとDeepSeek Coderを連携させる手順説明
- APIキーや認証システムの取り扱い説明
AIによるコード生成テクニック
- 目的に合った適切なプロンプト入力法
- 関数やスクリプト全体を一括で作成する方法
- AI作成コードの適切なレビュー法について解説
デバッグとコード最適化手法
- DeepSeek Coderを使ったエラー診断方法
- AI支援を受けた一般的なプログラミング不具合の修正手順
- AI作成コードの改修やパフォーマンス改善テクニック
単純作業自動化対策
- AIを活用した自動ドキュメント生成法
- テストケースおよびユニットテストの作成手法
- コードレビュー支援におけるAI利用方法について解説
プロンプト記述の高度な応用術
- より的確な結果得るための細かい指示調整法
- 複雑な課題に対処するための複合的な指示入力法
- AI生成物が抱える制約事項や偏見問題への対応策説明
開発ワークフローとDeepSeek Coderの統合方法
- チーム内での共同作業におけるAIコーディングの活用法
- 実用プロジェクトへAI支援型ツールを導入する具体的手順
- AI駆動開発がもたらすセキュリティ上の懸念点および倫理的課題説明
総括と今後の展望
要求
- プログラミングの基礎知識があること
- PythonやJavaScript、Java、C++など少なくとも1種類以上のプログラミング言語に精通していること
- APIの仕組みやソフトウェアとの連携方法に関する基本的な理解があること
受講対象者
- AI支援型コーディングを学びたいプログラマー
- AIを用いて開発作業の自動化に取り組みたい開発者
- AI駆動ツールを自身の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 (1)
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