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Programa do Curso
Introdução aos Assistentes de Codificação com IA
- Visão geral da IA na engenharia de software
- História e evolução dos assistentes de codificação com IA
- Principais recursos e capacidades
Tecnologias por Trás dos Assistentes de Codificação com IA
- Aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural
- Algoritmos de análise e geração de código
- Integração com ambientes de desenvolvimento
Ferramentas Populares de Assistentes de Codificação com IA
- Estudo comparativo entre diferentes ferramentas
- Sessões práticas com ferramentas como GitHub Copilot, IntelliCode, etc.
- Contribuições da comunidade e extensões
Melhores Práticas e Integração no Fluxo de Trabalho
- Incorporação de assistentes de IA nos fluxos de trabalho diários
- Colaboração com assistentes de IA
- Personalização e treinamento do seu assistente de IA
Estudos de Caso e Aplicações no Mundo Real
- Histórico de sucesso de assistentes de IA em projetos de desenvolvimento
- Limitações e desafios
- Tendências futuras e desenvolvimentos
Considerações Éticas e Uso Responsável
- Enfrentamento de viés e imparcialidade nas ferramentas de IA
- Propriedade intelectual e posse do código
- Implicações de privacidade e segurança
Trabalho Prático
- Desenvolvimento de um mini projeto com a ajuda de um assistente de codificação com IA
- Avaliações por pares e sessões de feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de desenvolvimento de software
- Experiência com uma linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript)
- Familiaridade com ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs)
Público-Alvo
- Desenvolvedores de software
- Líderes técnicos de equipe
- Gerentes de produto
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida