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Schulungsübersicht
Einführung in KI-Programmier-Assistenten
- Überblick über den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung
- Geschichte und Entwicklung von KI-Programmier-Assistenten
- Wichtige Merkmale und Fähigkeiten
Technologien hinter KI-Programmier-Assistenten
- Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache
- Algorithmen zur Codeanalyse und -generierung
- Integration in Entwicklungsumgebungen
Beliebte KI-Programmier-Assistenten-Tools
- Vergleichende Analyse verschiedener Werkzeuge
- Praktische Übungen mit Tools wie GitHub Copilot, IntelliCode usw.
- Beiträge der Community und verfügbare Erweiterungen
Best Practices und Integration in Arbeitsabläufe
- Einbindung von KI-Assistenten in den täglichen Entwicklungsprozess
- Zusammenarbeit mit KI-Assistenten
- Anpassung und Training des individuellen KI-Assistenten
Fallstudien und praktische Anwendungen
- Erfolgsgeschichten zur Nutzung von KI-Assistenten in Entwicklungsprojekten
- Grenzen und Herausforderungen
- Zukünftige Trends und Entwicklungen
Ethische Aspekte und verantwortungsvolle Nutzung
- Umgang mit Vorurteilen und Fairness bei KI-Tools
- Geistiges Eigentum sowie Urheberrechte am Code
- Auswirkungen auf Datenschutz und Sicherheit
Projektarbeit
- Erstellung eines kleinen Projekts mit Hilfe eines KI-Programmier-Assistenten
- Peer-Reviews und Feedbackgespräche
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis grundlegender Konzepte 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