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期間 14 時間
コース概要
フロントエンドのための生成AI入門
- ソフトウェア開発における生成AIとは何か
- ツールの概要:ChatGPT、GitHub Copilot、Codeium 等
- UI開発におけるAIの利点と限界
プロンプトベースのUI生成
- HTML構造とコンポーネントのためのプロンプト設計
- AIを用いたCSSスタイルの生成と修正
- AIを用いたJavaScriptでのインタラクティブ要素の脚手架(スキャフォールディング)
生成ツールを用いたレイアウトのプロトタイピング
- ランディングページと複数セクションのレイアウトの構築
- レスポンシブデザインのプロンプト(Flexbox、Grid)
- CodePenまたは同様のツールでのプレビューとテスト
コンポーネント化と再利用性
- 再利用可能なUIコンポーネント(ボタン、カード、フォーム)の生成
- AIの助けを借りたコンポーネントライブラリとデザインシステムの作成
- 人気フレームワーク(React、Vue、Tailwind)でのAI活用
AI支援によるコードレビューとデバッグ
- LLMを用いたレイアウトバグとアクセシビリティの問題の修正
- HTML/CSS/JSコードのパフォーマンス最適化
- AIプロンプトによるエラーの解説と修正提案
協同的なデザインとコンテンツ生成
- AIを用いたダミーコンテンツ、コピー、プレースホルダーの生成
- デザイナーと協力してワイヤーフレームとスタイルの共同作成
- AIで生成したアイデアを利用可能なHTMLテンプレートへの変換
プロジェクト:AIスキャフォールドによるWebアプリの構築
- ビジネス要件に基づくUIの設計
- AIを用いたコンポーネントとインタラクションの構築
- プロトタイプの仕上げ、テスト、およびプレゼンテーション
まとめと今後のステップ
要求
- HTML、CSS、JavaScriptの基礎的な理解
- フロントエンドフレームワークまたはデザインシステムへの慣れ
- AIを活用してUI/UXワークフローを高速化することへの興味
対象者
- フロントエンド開発者
- UXエンジニア
- Webデザイナー、クリエイティブテクノロジスト
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