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Schulungsübersicht
Einführung in DeepSeek Coder
- Überblick über KI-unterstütztes Coding
- Einführung in DeepSeek Coder und dessen Funktionen
- Vergleich mit anderen KI-Coding-Assistenten (z. B. GitHub Copilot, CodeWhisperer)
Einrichtung von DeepSeek Coder
- Installation und Konfiguration der DeepSeek Coder API
- Integration von DeepSeek Coder in eine IDE
- Verständnis von API-Schlüsseln und Authentifizierung
Codegenerierung mit DeepSeek Coder
- Effektiver Einsatz von AI-Prompts für die Codegenerierung
- Erstellung vollständiger Funktionen und Skripte
- Best Practices zur Überprüfung KI-generierter Codes
Debugging und Codeoptimierung
- Nutzung von DeepSeek Coder zum Debuggen
- Korrektur häufiger Programmierfehler mit KI-Unterstützung
- Refactoring und Optimierung KI-generierter Codes
Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
- Automatisierung der Code-Dokumentation mit KI
- Erstellung von Testfällen und Unit Tests
- Einsatz von KI zur Unterstützung bei Code Reviews
Fortgeschrittene Prompting-Techniken
- Feinabstimmung der Prompts für bessere Ergebnisse
- Kette von Prompts für komplexe Aufgaben
- Umgang mit Grenzen und Verzerrungen in KI-generiertem Code
Integration von DeepSeek Coder in Entwicklungsarbeitsabläufe
- Nutzung von KI-unterstütztem Coden in der Teamzusammenarbeit
- Implementierung von KI-unterstütztem Coding in realen Projekten
- Sicherheits- und ethische Aspekte der KI-unterstützten Entwicklung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript, Java, C++)
- Grundkenntnisse über APIs und deren Interaktion mit Software
Zielgruppe
- Programmierer, die KI-unterstütztes Coden erkunden möchten
- Entwickler, die daran interessiert sind, Coding-Aufgaben mit KI zu automatisieren
- Softwareingenieure, die KI-gestützte Tools in ihren Arbeitsablauf integrieren möchten
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