Использование инструментов ИИ при генерации и анализе кода на Питоне

Описание курса

Целью реализации программы повышения квалификации является совершенствование и получение новых компетенций в области информационных технологий, необходимых для профессиональной деятельности.

Кому подходит курс

Python-разработчики (Junior/Middle/Senior)

Новички: Ускорьте обучение ? ИИ поможет разбирать сложные концепции и генерировать примеры кода.
Опытные разработчики: Автоматизируйте рутину (документирование, тесты, рефакторинг) и сосредоточьтесь на сложных задачах.

Data Scientists и инженеры ML

Генерируйте шаблонный код для обработки данных и тренировки моделей.
Используйте ИИ для поиска ошибок в алгоритмах и оптимизации производительности.

Технические руководители и тимлиды

Внедряйте ИИ-инструменты в workflow команды для ускорения разработки.
Улучшайте код-ревью за счет автоматического анализа.

Преимущества курса

Практическая автоматизация разработки

Научитесь использовать ИИ для генерации готового кода, автодополнения и рефакторинга, экономя до 70% времени на рутинные задачи

Глубокая оптимизация кода

ИИ-помощник научит вас:
Находить узкие места в производительности
Автоматически улучшать читаемость кода
Генерировать оптимальные архитектурные решения

Обучение через реальные проекты

Не просто теория, а:
Воркшопы с разбором рабочих задач
Задания по оптимизации реального кода
Кейсы из опыта IT-компаний

Программа

тема 1

Введение в инструменты ИИ для программирования

Основы искусственного интеллекта и машинного обучения

тема 2

Основы искусственного интеллекта и машинного обучения

Установка и настройка OpenAI API
Основные возможности и методы OpenAI API
Генерация кода на Python с использованием моделей GPT

тема 3

Основы промт-инжиниринга

Введение в промт-инжиниринг
Разработка и оптимизация промтов для генерации кода
Примеры успешного использования промтов в различных задачах

тема 4

Анализ кода с помощью инструментов ИИ

Введение в анализ кода и его важность
Использование библиотек для статического анализа кода (например, Pylint, Flake8)
Применение ИИ для динамического анализа кода

тема 5

Оптимизация кода с использованием ИИ

Основные методы оптимизации кода
Использование ИИ для автоматической оптимизации
Примеры и кейсы по улучшению производительности кода

тема 6

Обнаружение ошибок и багов с помощью ИИ

Введение в отладку программного обеспечения
Применение ИИ для автоматического обнаружения ошибок
Интеграция ИИ-инструментов с системами CI/CD

тема 7

Применение машинного обучения для анализа кода на уязвимости

Введение в машинное обучение и его применение в анализе кода
Построение моделей для предсказания качества и уязвимостей кода
Использование библиотек scikit-learn и TensorFlow для анализа кода

тема 8

Подходы к интеграции ИИ-инструментов в DevOps Примеры успешных интеграций Будущее ИИ в разработке ПО

Подходы к интеграции ИИ-инструментов в DevOps
Примеры успешных интеграций
Будущее ИИ в разработке ПО

Навыки, которые приобретают выпускники

Способность проводить тестирование компонентов программного обеспечения ИС и оценивать качество программного обеспечения (надежность, производительность, безопасность, удобство использования)
 Способен решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности
Способен разрабатывать алгоритмы и программы, пригодные для практического применения
Владение навыками использования операционных систем, сетевых технологий, современных языков программирования, технологий обработки данных, средств разработки программного интерфейса, применения языков и методов формальных спецификаций, систем управления базами данных
Способность разрабатывать и адаптировать прикладное программное обеспечение, выполнять интеграцию с существующими ИС заказчика