Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Kódértés LLM-ekkel
- Prompting stratégiák a kód magyarázatához és bemutatásához
- Dolgozás ismeretlen kódbázisokkal és projektekkel
- Vezérlési folyamat, függőségek és architektúra elemzése
Kód átalakítása karbantarthatóság érdekében
- Kódszag, halott kód és anti-minták azonosítása
- Funkciók és modulok átstrukturálása az áttekinthetőség érdekében
- LLM-ek használata elnevezési konvenciók és tervezési javaslatokhoz
Teljesítmény és megbízhatóság javítása
- Hatékonysági és biztonsági kockázatok észlelése AI segítségével
- Hatékonyabb algoritmusok vagy könyvtárak javaslata
- I/O műveletek, adatbázis-lekérdezések és API hívások átalakítása
Kód dokumentálásának automatizálása
- Funkció/metódus szintű megjegyzések és összefoglalók generálása
- README fájlok írása és frissítése kódbázisokból
- Swagger/OpenAPI dokumentumok létrehozása LLM támogatással
Integráció eszközláncokkal
- VS Code bővítmények és Copilot Labs használata dokumentáláshoz
- GPT vagy Claude integrálása Git pre-commit hookokba
- CI folyamat integráció dokumentáláshoz és lintinghez
Dolgozás örökölt és többnyelvű kódbázisokkal
- Régebbi vagy dokumentálatlan rendszerek visszafejtése
- Nyelvek közötti átalakítás (pl. Pythonból TypeScriptbe)
- Esettanulmányok és pár-AI programozási bemutatók
Etika, minőségbiztosítás és felülvizsgálat
- AI által generált változtatások érvényesítése és hallucinációk elkerülése
- Legjobb gyakorlatok peer review során LLM-ek használatakor
- Reprodukálhatóság és kódolási szabványok betartásának biztosítása
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat olyan programozási nyelvekkel, mint a Python, Java vagy JavaScript
- Ismeret a szoftverarchitektúrával és kódfelülvizsgálati folyamatokkal
- Alapvető ismeret a nagy nyelvi modellek működéséről
Célközönség
- Backend fejlesztők
- DevOps csapatok
- Tapasztalt fejlesztők és technikai vezetők
14 Órák
Vélemények (2)
Hogy megszereztem tudást a Python Streamlit könyvtárról, és biztosan megpróbálom használni annak érdekében, hogy fejlesszem a csapatomban használt R Shiny alkalmazásokat.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurzus - GitHub Copilot for Developers
Gépi fordítás
Közelítő és hatékony gyakorlási munkamenet a képző tanári ismeretei a copilot speciális használatáról
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurzus - Intermediate GitHub Copilot
Gépi fordítás