Temario del curso
Introducción a DeepSeek Coder
- Visión general de la codificación asistida por IA
- Presentación de DeepSeek Coder y sus características
- Comparación con otros asistentes de codificación AI (por ejemplo, GitHub Copilot, CodeWhisperer)
Configurando DeepSeek Coder
- Instalación y configuración de la API de DeepSeek Coder
- Integración de DeepSeek Coder con un IDE
- Comprendiendo claves API y autenticación
Generando Código con DeepSeek Coder
- Uso efectivo de indicaciones AI para la generación de código
- Generación de funciones y scripts completos
- Mejores prácticas para revisar el código generado por IA
Depuración y Optimización del Código
- Uso de DeepSeek Coder para depurar
- Corrección de errores comunes en programación con asistencia de IA
- Refactorización y optimización del código generado por IA
Automatizando Tareas Repetitivas
- Automatización de la documentación de código con AI
- Generación de casos de prueba y pruebas unitarias
- Uso de IA para asistir en revisiones de código
Técnicas Avanzadas de Indicaciones
- Afinar indicaciones para mejores resultados
- Encadenamiento de indicaciones para tareas complejas
- Manejo de limitaciones y sesgos en el código generado por IA
Integración de DeepSeek Coder en Flujos de Trabajo de Desarrollo
- Uso del codificación asistida por AI en colaboraciones de equipo
- Implementación de la codificación asistida por AI en proyectos reales
- Consideraciones de seguridad y éticas en el desarrollo asistido por IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los fundamentos de la programación
- Experiencia con al menos un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript, Java, C++)
- Conocimientos básicos sobre APIs y cómo interactúan con el software
Publico Objetivo
- Programadores que desean explorar la programación asistida por IA
- Desarrolladores interesados en automatizar tareas de codificación con IA
- Ingenieros de software que desean integrar herramientas impulsadas por IA en su flujo de trabajo
Testimonios (2)
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
El formador puede ajustar el nivel del curso durante la capacitación para adaptarlo a nuestro nivel de comprensión del tema, de manera que podamos adquirir conocimientos más útiles que nos ayuden a aprovechar mejor las herramientas en nuestro trabajo diario.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Traducción Automática