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Temario del curso
Introducción a DeepSeek Coder
- Visión general de la codificación asistida por IA.
- Introducción a DeepSeek Coder y sus características.
- Comparación con otros asistentes de codificación por IA (por ejemplo, GitHub Copilot, CodeWhisperer).
Configuración de DeepSeek Coder
- Instalación y configuración de la API de DeepSeek Coder.
- Integración de DeepSeek Coder con un IDE.
- Comprensión de las claves de API y la autenticación.
Generación de código con DeepSeek Coder
- Uso efectivo de prompts (indicaciones) para la generación de código.
- Generación de funciones completas y scripts.
- Buenas prácticas para revisar el código generado por IA.
Depuración y optimización de código
- Uso de DeepSeek Coder para depurar.
- Corrección de errores comunes de programación con asistencia de IA.
- Refactorización y optimización del código generado por IA.
Automatización de tareas repetitivas
- Automatización de la documentación del código con IA.
- Generación de casos de prueba y pruebas unitarias.
- Uso de IA para asistir en las revisiones de código.
Técnicas avanzadas de prompting (indicaciones)
- Ajuste fino de prompts para obtener mejores resultados.
- Cadenas de prompts 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 de la codificación con IA en la colaboración en equipos.
- Implementación de la codificación asistida por IA en proyectos del mundo real.
- Consideraciones de seguridad y ética en el desarrollo asistido por IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos de la programación.
- Experiencia con al menos un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript, Java, C++).
- Conocimientos básicos sobre APIs y su interacción con el software.
Público objetivo
- Programadores que desean explorar la codificación asistida por IA.
- Desarrolladores interesados en automatizar tareas de codificación con IA.
- Ingenieros de software que quieren integrar herramientas impulsadas por IA en su flujo de trabajo.
14 Horas
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
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