Transforma tu programación con herramientas de codificación de IA

Resumen

Generating code with AI tools seems like a dream for programmers, but using code generation effectively requires you to carefully match your needs with the capabilities and approaches of these tools. Learn how to match programming projects with the right tools, and explore how far these tools can go with challenging tasks like testing and refactoring.Analyze where you will find the greatest gains.Plan your tools and processes around generative capabilities.Practice using a variety of different tools.

Programa

• Introducción a la IA en Programación
Visión general de las herramientas de codificación con IA
Contexto histórico y evolución de la IA en el desarrollo de software
• Comprensión de las Herramientas de Generación de Código con IA
Tipos de herramientas de codificación con IA (por ejemplo, autocompletado de código, generación de código, refactorización)
Características clave y diferencias
Capacidades y limitaciones actuales
• Emparejando Proyectos con Herramientas de IA
Evaluación de los requisitos del proyecto
Selección de herramientas de IA adecuadas según el tipo de proyecto
Estudios de caso de aplicación exitosa de herramientas
• Uso Práctico de Herramientas de IA para Codificación
Configuración e integración de herramientas en su flujo de trabajo
Práctica con herramientas populares (por ejemplo, GitHub Copilot, TabNine, Kite)
Redacción y mejora de fragmentos de código utilizando IA
• IA en Pruebas de Software
Automatización de pruebas unitarias con IA
Desafíos y mejores prácticas
Ejemplos reales del impacto de la IA en la garantía de calidad del software
• Refactorización Asistida por IA
Comprensión de las necesidades de refactorización
Uso de la IA para la optimización de código
Estudios de caso de proyectos de refactorización exitosos
• Maximizando Ganancias con Herramientas de IA
Identificación de áreas para potenciales aumentos de productividad
Equilibrio entre automatización y codificación manual
Estrategias para la mejora continua
• Planificación e Implementación del Desarrollo Guiado por IA
Integración de herramientas de IA en flujos de trabajo existentes
Colaboración en equipo y uso de herramientas
Medición del rendimiento y ROI
• Tendencias Futuras y Desafíos en la Generación de Código con IA
Herramientas y tecnologías emergentes
Consideraciones éticas y mejores prácticas
Preparación para futuros avances
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de puntos clave
Recomendaciones para el aprendizaje y desarrollo adicional
Sesión de preguntas y respuestas y retroalimentación
• Proyecto Final
Aplicación de los conceptos aprendidos en un proyecto de codificación del mundo real utilizando herramientas de IA

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Impartido por

Morten Rand-Hendriksen, Dakota Fabro, Gary Kovar, Maven Analytics, Rob Bos and Mike Smith

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Materias

Programming