Transformez votre programmation avec des outils de codage IA

Aperçu

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.

Programme

• Introduction à l'IA dans la programmation
Aperçu des outils de codage IA
Contexte historique et évolution de l'IA dans le développement de logiciels
• Comprendre les outils de génération de code avec IA
Types d'outils de codage IA (par exemple, autocomplétion, génération de code, refactoring)
Caractéristiques clés et différences
Capacités actuelles et limitations
• Associer les projets aux outils d'IA
Évaluation des exigences du projet
Sélection des outils IA appropriés selon le type de projet
Études de cas d'applications réussies d'outils
• Utilisation pratique des outils IA pour coder
Configuration et intégration des outils dans votre flux de travail
Pratique avec des outils populaires (par exemple, GitHub Copilot, TabNine, Kite)
Écriture et amélioration de fragments de code avec l'IA
• IA dans les tests logiciels
Automatisation des tests unitaires avec l'IA
Défis et meilleures pratiques
Exemples concrets de l'impact de l'IA sur l'assurance qualité logicielle
• Refactoring assisté par l'IA
Comprendre les besoins en refactoring
Utiliser l'IA pour l'optimisation du code
Études de cas de projets de refactoring réussis
• Maximisation des gains avec les outils IA
Identification des domaines à potentiel d'augmentation de productivité
Équilibrer l'automatisation avec le codage manuel
Stratégies pour une amélioration continue
• Planification et mise en œuvre du développement piloté par l'IA
Intégration d'outils IA dans les flux de travail existants
Collaboration en équipe et utilisation des outils
Mesurer la performance et le retour sur investissement
• Tendances futures et défis dans la génération de code avec l'IA
Nouveaux outils et technologies
Considérations éthiques et meilleures pratiques
Préparer les avancées futures
• Conclusion et prochaines étapes
Résumé des points clés
Recommandations pour un apprentissage et un développement ultérieurs
Session de questions-réponses et de feedback
• Projet de synthèse
Application des concepts appris à un projet de codage réel utilisant des outils IA

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Enseigné par

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

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Matières

Programming