Использование инструментов ИИ при генерации и анализе кода на Питоне

Описание курса

Этот курс создан для специалистов, стремящихся освоить современные ИТ-компетенции и повысить свою эффективность при разработке программного обеспечения. Участники приобретают навыки работы с передовыми инструментами ИИ, начинают применять OpenAI API для генерации и анализа Python-кода, корректировать программы и автоматически выявлять ошибки с помощью искусственного интеллекта.

Программа включает в себя не только выводы, но и практические занятия с реальными кейсами, охватывающими статический и активный анализ кода, интеграцию ИИ-инструментов в CI/CD-процессы и применение машинного обучения для повышения качества программного обеспечения. Особое внимание уделено навыкам промт-инжиниринга и использованию современных библиотек для глубокого анализа и оптимизации кода.

Кому подходит курс

Python-разработчики (Junior/Middle/Senior)

ИИ поможет разбирать сложные концепции и генерировать примеры кода.
Автоматизация рутины (документирование, тесты, рефакторинг).

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

Практико-ориентированный подход

Вы не просто слушаете лекции, а сразу применяете знания в реальных сценариях.

Уникальный концентрат знаний

Вся программа построена вокруг конкретных инструментов (OpenAI API, Pylint, Flake8, scikit-learn) и методологий, актуальных здесь и сейчас.

Удостоверение о повышении квалификации и сфокусированная программа

— Итогом обучения является удостоверение о повышении квалификации установленного образца от КФУ, одного из ведущих вузов России.
— Даем именно те навыки, которые позволят вам сразу начать использовать ИИ в своей работе.
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

Генерировать код через OpenAI API, быстро создавая прототипы и типовые модули
Владеть продвинутым промт-инжинирингом: формулировать задачи для ИИ
Проводить глубокий анализ кода с помощью AI-инструментов (Pylint, Flake8) и находить ошибки
Автоматически оптимизировать код, улучшая его производительность, читаемость и безопасность
Внедрять машинное обучение для прогнозирования уязвимостей и оценки качества кодовой базы
Интегрировать ИИ-инструменты в CI/CD pipelines, для автоматизации проверки и тестирования