Слив курса Внедряем AI Ассистентов в разработку stepik Александр Перевалов
Чему мы вас научим в этом курсе?:
Вводная глава
Чему мы вас научим в этом курсе?:
- Какие бывают Al DevTools и где они применяются
- Как создавать и использовать Al-ассистентов для написания кода
- Как настроить автоматический Code Review с помощью Al
- Как работать с популярными инструментами развёртывания LLM MOps/LLM deployment): Ollama и ѵLLM
- Как взаимодействовать с топовыми LLM моделями, например, Qwen 2.5 der и Deepseek Coder v2
- Как обеспечить безопасность и конфиденциальность данных при работе с ИИ
- Разработчиков всех уровней
- Team Lead'ов и Tech Lead'ов
- Тех, кто хочет быть в курсе современных AI-трендов
- Создавать собственных AI-ассистентов для написания кода на основе Continue.dev
- Настраивать локальный запуск LLM-моделей для разработки и не только
- Внедрять AI Code Review в процесс разработки вашей команды
- Работать с популярными инструментами LLMOps: Ollama, vLLM
- Настраивать AI-ассистентов под свои задачи
- Учитывать аспекты безопасности и конфиденциальности при работе с AI
- Применять полученные знания для повышения продуктивности команды
Вводная глава
- О чём этот курс и для кого он?
- Структура курса
- Что вы будете уметь по окончании курса
- Инструменты разработчика Landscape AI
- Al Code Ассистент | Способ 1: Деплоим LLM используя Ollama
- Al Code Ассистент | Способ 2: Деплоим LLM на сервере через VLLM
- Продвинутая настройка Al Code Ассистента | Continue.dev
- Сценарии использования Al ассистента в IDE
- Model Context Protocol (MСР) в деталях
- Настраиваем Al Code Review на Github
- Настраиваем Al Code Review на Gitlab
- Примеры использования Al Code Review
- Этические аспекты и барьеры внедрения ИИ
- Стратегия внедрения Al DevTools в компании
- Обеспечение конфиденциальности кода
- Итоговый урок
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): PREMIUM