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    Struttura del corso
Introduzione agli Assistenti Codice AI
- Panoramica dell'AI nell'ingegneria del software
- Storia ed evoluzione degli assistenti codice AI
- Funzionalità chiave e capacità
Tecnologie Dietro gli Assistenti Codice AI
- Apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale
- Algoritmi di analisi e generazione del codice
- Integrazione con gli ambienti di sviluppo
Strumenti Popolari di Assistenti Codice AI
- Studio comparativo di diversi strumenti
- Sessioni pratiche con strumenti come GitHub Copilot, IntelliCode ecc.
- Contributi della comunità ed estensioni
Best Practices e Integrazione nel Flusso di Lavoro
- Incorporare gli assistenti AI nei flussi di lavoro quotidiani
- Collaborazione con gli assistenti AI
- Personalizzazione e addestramento dell'assistente AI
Studi di Caso ed Applicazioni Real-World
- Storie di successo degli assistenti AI nei progetti di sviluppo
- Limitazioni e sfide
- Tendenze futture ed evoluzioni
Considerazioni Etiche e Utilizzo Responsabile
- Affrontare bias e equità nei tool AI
- Proprietà intellettuale e proprietà del codice
- Implicazioni di privacy e sicurezza
Lavoro Progettuale
- Sviluppare un mini-progetto con l'aiuto di un assistente codice AI
- Recensioni tra pari e sessioni feedback
Riepilogo ed Esecuzione Successiva
Requisiti
- Comprendere i concetti di base dello sviluppo software
- Esperienza con un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, JavaScript)
- Conoscenza degli ambienti di sviluppo integrati (IDEs)
Pubblico
- Sviluppatori software
- Responsabili di squadre tecniche
- Gestori di prodotti
             14 Ore
        
        
Recensioni (1)
Conoscenza del docente sull'uso avanzato di Copilot & Sessione pratica sufficiente ed efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica
