Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do nástroje DeepSeek Coder
- Přehled o programování s asistencí umělé inteligence.
- Představení nástroje DeepSeek Coder a jeho funkcí.
- Srovnání s jinými nástroji pro podporu kódování (např. GitHub Copilot, CodeWhisperer).
Nastavení nástroje DeepSeek Coder
- Instalace a konfigurace rozhraní API nástroje DeepSeek Coder.
- Integrace DeepSeek Coder do vývojového prostředí IDE.
- Vysvětlení klíčů pro přístup k API a procesu autentizace.
Generování kódu s pomocí DeepSeek Coder
- Efektivní využívání dotazů pro umělou inteligenci k generování kódu.
- Tvorba celých funkcí a skriptů za pomoci AI.
- Postupy pro kontrolu kódu vygenerovaného umělou inteligencí.
Ladění a optimalizace kódu
- Použití nástroje DeepSeek Coder k odhalování chyb v kódu.
- Oprava běžných programátorských problémů s asistencí AI.
- Refaktorizace a optimalizace výsledného kódu.
Automatizace opakujících se úkolů
- Generování dokumentace ke kódu pomocí umělé inteligence.
- Tvorba testovacích scénářů a jednotek za pomoci AI.
- Použití nástroje k asistenci při revizi vytvořeného kódu.
Vyspělé techniky práce s dotazy
- Doladění dotazů pro dosažení lepších výsledků.
- Řetězení více dotazů k vyřešení komplexnějších úkolů.
- Zvládání omezení a možných předpojatosti v tvorbě kódu AI.
Integrace DeepSeek Coder do pracovních postupů vývojářů
- Využití nástroje při spolupráci mezi členy týmu.
- Aplikace technik programování s podporou AI v reálných projektech.
- Bezpečnostní a etické aspekty vývoje za pomoci umělé inteligence.
Závěr a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti programování
- Zkušenosti s alespoň jedním programovacím jazykem (např. Python, JavaScript, Java, C++)
- Všeobecné porozumění API a jejich využití ve softwaru
Cílová skupina
- Programátři, kteří chtějí poznat programování s podporou umělé inteligence.
- Vývojáři zajímající se o automatizaci svých úkolů pomocí AI.
- Inženýři v oblasti softwaru, kteří chtějí do své práce začlenit nástroje využívající umělou inteligenci.
14 Hodiny
Reference (1)
Získal jsem znalosti týkající se knihovny Streamlit v Pythonu a určitě ji budu snažit použít k zlepšení aplikací ve svém týmu, které jsou vytvořeny v R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurz - GitHub Copilot for Developers
Přeloženo strojem