Plan Szkolenia

Wprowadzenie do GitHub Copilot

  • Omówienie kodowania wspomaganej przez sztuczną inteligencję
  • Funkcje i korzyści zGitHub Copilot
  • Konfigurowanie Copilot dla rozwoju w Pythonie

Pisanie kodu w Pythonie za pomocą Copilot

  • Generowanie fragmentów kodu i funkcji
  • Poprawianie czytelności i stylu kodu
  • Korzystanie z Copilot dla standardowych bibliotek Pythona

Debugowanie i rozwiązywanie problemów

  • Identyfikacja i rozwiązywanie błędów za pomocą Copilot
  • Integrowanie Copilot w przepływy pracy debugowania
  • Najlepsze praktyki dla niezawodnego debugowania

Automatyzacja powtarzalnych zadań

  • Tworzenie skryptów do wykonywania typowych zadań
  • Zmniejszanie kodu szablonowego (boilerplate)
  • Zwiększanie efektywności dzięki automatyzacji sterowanej przez Copilot

Machine Learning za pomocą Copilot

  • Korzystanie z Copilot dla przetwarzania danych i wizualizacji
  • Implementacja algorytmów machine learning
  • Tworzenie potoków (pipelines) do treningu i ewaluacji modeli

Zaawansowane techniki i najlepsze praktyki

  • Dostosowywanie Copilot do określonych przepływów pracy
  • Kombinowanie Copilot z narzędziami kontroli wersji i współpracy
  • Etyczne rozważania i ograniczenia kodowania wspomaganej przez sztuczną inteligencję

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza z zakresu programowania w Pythonie
  • Znajomość środowiska集成开发环境(IDE),如 Visual Studio Code

面向的受众

  • Python 开发者
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie