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Schulungsübersicht
Einführung in KI-Coding-Assistenten
- Überblick über KI im Software-Engineering
- Geschichte und Entwicklung von KI-Coding-Assistenten
- Hauptmerkmale und Fähigkeiten
Technologien hinter KI-Coding-Assistenten
- Maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung
- Codeanalyse und -generierungsalgorithmen
- Integration in Entwicklungsumgebungen
Beliebte KI-Coding-Assistent-Tools
- Vergleichende Studie verschiedener Tools
- Praxisnahe Sitzungen mit Tools wie GitHub Copilot, IntelliCode usw.
- Community-Beiträge und Erweiterungen
Best Practices und Workflow-Integration
- Integration von KI-Assistenten in den täglichen Workflow
- Zusammenarbeit mit KI-Assistenten
- Anpassung und Schulung Ihres KI-Assistenten
Fallstudien und reale Anwendungen
- Erfolgsgeschichten von KI-Assistenten in Entwicklungsprojekten
- Einschränkungen und Herausforderungen
- Zukünftige Trends und Entwicklungen
Ethische Überlegungen und verantwortungsvoller Einsatz
- Umgang mit Voreingenommenheit und Fairness in KI-Tools
- Geistiges Eigentum und Code-Eigentum
- Datenschutz und Sicherheitsimplikationen
Projektarbeit
- Entwicklung eines Mini-Projekts mit Hilfe eines KI-Coding-Assistenten
- Peer-Reviews und Feedback-Sitzungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten der Softwareentwicklung
- Erfahrung mit einer Programmiersprache (z.B. Python, JavaScript)
- Vertrautheit mit integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs)
Zielgruppe
- Softwareentwickler
- Technische Teamleiter
- Produktmanager
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung