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Schulungsübersicht
Einführung in DeepSeek Coder
- Überblick über KI-assistiertes Coding
- Einführung in DeepSeek Coder und dessen Funktionen
- Vergleich mit anderen KI-Coding-Assistenten (z. B. GitHub Copilot, CodeWhisperer)
Einrichtung von DeepSeek Coder
- Installation und Konfiguration der DeepSeek Coder API
- Anbindung von DeepSeek Coder an eine IDE
- Verständnis von API-Schlüsseln und Authentifizierung
Codegenerierung mit DeepSeek Coder
- Effektiver Einsatz von KI-Prompts für die Codegenerierung
- Generierung vollständiger Funktionen und Skripte
- Bewährte Praktiken zur Überprüfung von KI-generiertem Code
Fehlerbehebung und Code-Optimierung
- Nutzung von DeepSeek Coder zur Fehlerbehebung
- Korrektur häufiger Programmierfehler mit KI-Assistenz
- Refactoring und Optimierung von KI-generiertem Code
Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
- Automatisierung der Code-Dokumentation mit KI
- Generierung von Testfällen und Unit-Tests
- Einsatz von KI zur Unterstützung bei Code Reviews
Fortschrittliche Prompting-Techniken
- Feinabstimmung von Prompts für bessere Ergebnisse
- Kettenschaltung von Prompts für komplexe Aufgaben
- Umgang mit Grenzen und Verzerrungen in KI-generiertem Code
Integration von DeepSeek Coder in die Entwickler-Workflows
- Nutzung von KI-Coding in der Team-Zusammenarbeit
- Einsatz von KI-assistiertem Coding in realen Projekten
- Sicherheits- und ethische Aspekte bei der KI-gestützten Entwicklung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Programmierung
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript, Java, C++)
- Grundkenntnisse über APIs und deren Interaktion mit Software
Zielgruppe
- Programmierer, die KI-assistiertes Coding erkunden möchten
- Entwickler, die an der Automatisierung von Coding-Aufgaben mit KI interessiert sind
- Software-Ingenieure, die KI-gestützte Tools in ihren Arbeitsprozess integrieren möchten
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