Coder avec ChatGPT et d'autres LLM

Aperçu

This course explores how developers can leverage large language models (LLMs) like ChatGPT for coding, debugging, and AI-driven software development. As LLMs revolutionize the programming landscape, this course equips you with the knowledge to harness them effectively for faster, more efficient coding.

Throughout the course, you will gain the skills needed to use LLMs for advanced tasks such as refactoring, optimization, and debugging. You'll learn how to integrate these tools into your development workflow and improve your productivity.

What sets this course apart is its blend of theoretical insights and hands-on applications. You'll not only learn the technical skills but also understand the ethical and legal considerations of using LLMs in real-world projects.

Ideal for experienced coders, data scientists, and AI enthusiasts, this course builds on a foundational understanding of programming and AI concepts. It’s perfect for those seeking to enhance their skills and stay ahead in the rapidly evolving field of AI-driven development.

Based on the book, Coding with ChatGPT and other LLMs, by Dr. Vincent Austin Hall.

Programme

• Qu'est-ce que ChatGPT et que sont les LLM
Dans cette section, nous présentons les grands modèles de langage, leurs architectures, et leurs applications dans le codage.
• Libérer le pouvoir des LLMs pour le codage : un changement de paradigme
Dans cette section, nous explorons l'utilisation des LLMs pour le codage, en nous concentrant sur l'ingénierie des invites, l'évaluation de la qualité du code, et le perfectionnement du code généré pour des applications pratiques.
• Refactorisation de code, débogage et optimisation : un guide pratique
Dans cette section, nous abordons l'utilisation des LLMs pour la refactorisation de code, le débogage, et l'optimisation avec des exemples pratiques.
• Démystifier le code généré pour plus de lisibilité
Dans cette section, nous explorons des techniques pour améliorer la lisibilité du code généré par les LLMs, en mettant l'accent sur la documentation, la structuration du code, et la collaboration dans le développement assisté par l'IA.
• Aborder les biais et les préoccupations éthiques dans le code généré par les LLMs
Dans cette section, nous explorons l'identification des biais dans le code généré par les LLMs, l'application de stratégies éthiques, et l'utilisation de métriques d'équité pour prévenir des résultats injustes et des risques légaux.
• Naviguer dans le paysage juridique du code généré par les LLMs
Dans cette section, nous examinons la propriété intellectuelle, la responsabilité et les cadres juridiques pour le code généré par les LLMs afin d'assurer la conformité et l'utilisation responsable de l'IA.
• Considérations et mesures de sécurité
Dans cette section, nous explorons les risques de sécurité des LLMs, mettons en œuvre des pratiques de codage sécurisé, et surveillons les vulnérabilités dans le code généré par l'IA pour un développement plus sûr.
• Limitations du codage avec les LLMs
Dans cette section, nous examinons les limites des grands modèles de langage dans le codage, les défis d'intégration, et les directions de recherche future pour améliorer leur fiabilité et sécurité dans le développement logiciel.
• Cultiver la collaboration dans le codage amélioré par les LLMs
Dans cette section, nous explorons le partage du code généré par les LLMs pour favoriser la collaboration, la transparence, et la gestion des connaissances. Les concepts clés incluent les meilleures pratiques, la documentation, et l'utilisation de plateformes collaboratives pour la productivité de l'équipe.
• Élargir la boîte à outils des LLMs pour les développeurs au-delà des LLMs
Dans cette section, nous explorons des outils d'IA non-LLM comme l'analyse statique de code et les cadres de test pour améliorer l'efficacité du codage et la qualité logicielle.
• Aider les autres et maximiser votre carrière avec les LLMs
Dans cette section, nous explorons comment le mentorat, le partage de connaissances, et l'engagement communautaire renforcent la croissance professionnelle et l'influence dans le codage alimenté par les LLMs à travers des stratégies pratiques et le réseautage.
• L'avenir des LLMs dans le développement logiciel
Dans cette section, nous explorons les tendances émergentes des LLMs, les impacts futurs sur le codage, et les défis de l'intégration de l'IA, en insistant sur les considérations éthiques et les applications pratiques.

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Enseigné par

Packt - Course Instructors

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Matières

Artificial Intelligence