Schulungsübersicht

Einführung in LLMs in der Softwareentwicklung

  • Überblick über LLMs und ihre Rolle bei der Codegenerierung
  • Die Entwicklung von automatisierten Codierungswerkzeugen
  • Verstehen der Fähigkeiten und Grenzen von LLMs für die Codierung

LLMs für die automatisierte Codegenerierung

  • Einrichten von LLMs für die Codegenerierung
  • Beste Praktiken für das Schreiben von Prompts und die Interpretation von LLM-Ausgaben
  • Praktische Übungen mit LLMs zur Codegenerierung für gängige Muster

Verbessern der Codequalität mit LLMs

  • Verwendung von LLMs zur Codeüberprüfung und Fehlerbehebung
  • Integration von LLMs mit Versionskontrollsystemen
  • Fallstudien zur Verbesserung der Code-Effizienz durch LLMs

LLMs für Software Documentation

  • Automatisierung der Dokumentationserstellung mit LLMs
  • Sicherstellung von Konsistenz und Vollständigkeit in der Dokumentation
  • Anpassung von LLMs für verschiedene Dokumentationsstile und -standards

Fortgeschrittene Techniken in LLMs

  • Feinabstimmung von LLMs für spezifische Codierungssprachen und Frameworks
  • Entwicklung von benutzerdefinierten LLM-Modellen für spezielle Projektanforderungen
  • Erforschung der neuesten Fortschritte in der LLM-Technologie

Ethische und rechtliche Erwägungen

  • Auseinandersetzung mit den ethischen Implikationen der automatischen Codegenerierung
  • Verstehen der rechtlichen Aspekte der Verwendung von LLM-generiertem Code
  • Bewährte Praktiken für den verantwortungsvollen Einsatz von LLMs in der Softwareentwicklung

Projektarbeit

  • Implementierung von LLMs in eine Kodierungsaufgabe
  • Peer-Reviews und kollaborative Problemlösungssitzungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für Softwareentwicklungsprozesse
  • Erfahrung mit einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • Software-Entwickler
  • Technische Redakteure
  • Projektleiter
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Stunden

LangChain Fundamentals

14 Stunden

Introduction to Google Gemini AI

14 Stunden

Google Gemini AI for Content Creation

14 Stunden

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Stunden

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Stunden

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Stunden

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Stunden

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Stunden

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Stunden

LLMs for Automated Customer Support

14 Stunden

LLMs for Business Intelligence

14 Stunden

LLMs for Content Generation

14 Stunden

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Stunden

LLMs for Personalized Education

14 Stunden

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