Programa do Curso
Introdução ao DeepSeek Coder
- Visão geral da codificação assistida por IA
- Introdução ao DeepSeek Coder e às suas funcionalidades
- Comparação com outros assistentes de codificação de IA (por exemplo, GitHub Copilot, CodeWhisperer)
Configuração do DeepSeek Coder
- Instalação e configuração da API do DeepSeek Coder
- Integração do DeepSeek Coder com um IDE
- Compreensão de chaves de API e autenticação
Geração de Código com o DeepSeek Coder
- Utilização eficaz de prompts de IA para geração de código
- Geração de funções e scripts completos
- Boas práticas para revisão de código gerado por IA
Depuração e Otimização de Código
- Utilização do DeepSeek Coder para depuração
- Correção de erros de programação comuns com assistência de IA
- Refatoração e otimização de código gerado por IA
Automação de Tarefas Repetitivas
- Automação da documentação de código com IA
- Geração de casos de teste e testes unitários
- Utilização de IA para auxiliar em revisões de código
Técnicas Avançadas de Prompting
- Ajuste fino de prompts para melhores resultados
- Encadeamento de prompts para tarefas complexas
- Gerir limitações e vieses no código gerado por IA
Integração do DeepSeek Coder nos Fluxos de Desenvolvimento
- Utilização de codificação baseada em IA na colaboração de equipas
- Implementação de codificação assistida por IA em projetos do mundo real
- Considerações de segurança e ética no desenvolvimento assistido por IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos da programação
- Experiência com pelo menos uma linguagem de programação (por exemplo, Python, JavaScript, Java, C++)
- Conhecimentos básicos de APIs e da sua interação com o software
Público-Alvo
- Programadores que pretendem explorar a codificação assistida por IA
- Desenvolvedores interessados em automatizar tarefas de codificação com IA
- Engenheiros de software que desejam integrar ferramentas baseadas em IA no seu fluxo de trabalho
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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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