- Регистрация
 - 27 Авг 2018
 
- Сообщения
 - 47,045
 
- Реакции
 - 948,153
 
- Тема Автор Вы автор данного материала? |
 - #1
 
		
		
		
			Голосов: 0
		
	
			
				
					
	ОПИСАНИЕ:
Слив курса Внедряем AI Ассистентов в разработку [stepik] [Александр Перевалов]
Чему вы научитесь:
- 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
 
СКАЧАТЬ: