Ce cours adapté aux débutants couvre les fondamentaux de l'IA générative dans le SDLC et son impact sur le développement de logiciels. Explorez des concepts clés tels que les grands modèles de langage (LLM), l'ingénierie des requêtes et l'interaction entre l'homme et l'IA. Apprenez à concevoir des messages-guides efficaces et regardez des démonstrations utilisant le ChatGPT pour la gestion des révisions multilingues. Construisez des GPT personnalisés pour le débogage Python et la conception UI, explorez les meilleurs outils GenAI à travers le SDLC, et créez une application de commande de nourriture. Le cours met également en évidence un cas d'utilisation réel d'Accenture.Des connaissances de base en programmation et une familiarité avec les concepts de développement logiciel sont recommandées.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Comprendre l'IA générative, les LLM et l'ingénierie des requêtes - Concevoir des requêtes efficaces et utiliser ChatGPT dans les flux de travail - Construire et déployer des GPT personnalisés pour les tâches de développement et de conception - Utiliser des outils d'IA générative à travers le cycle de vie du logiciel - Appliquer GenAI dans des scénarios de développement réels Idéal pour les ingénieurs logiciels, les ingénieurs logiciels et les apprenants en IA.
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Fondements de l'IA générative dans la formation SDLC
Ce cours fait partie de Spécialisation Certification pour le développement de logiciels alimentés par l'IA
Instructeur : Priyanka Mehta
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principes fondamentaux de l'IA générative et des LLM
Découvrez comment l'ingénierie de la requête façonne les réponses de l'IA
Explorer les éléments clés d'une conception efficace de l'invite
Regardez une démonstration pratique de ChatGPT pour les évaluations multilingues
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : ChatGPT
- Catégorie : Conception de l'application
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Outils de développement de logiciels
- Catégorie : Méthodologies de développement de logiciels
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : Développement d'applications
- Catégorie : Examen du code
- Catégorie : Flux de travail IA
- Catégorie : Cycle de vie du développement logiciel
Détails à connaître
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août 2025
6 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
Explorez les principes fondamentaux de l'IA générative dans le SDLC et son rôle dans la transformation de l'interaction homme-machine. Ce cours couvre les concepts de base, y compris l'IA générative, les grands modèles de langage (LLM) et la puissance de l'ingénierie des requêtes. Apprenez comment les invites guident les sorties de l'IA, explorez les composants clés des invites efficaces et regardez une démo pratique utilisant ChatGPT pour gérer les commentaires multilingues grâce à une conception intelligente des invites.
Inclus
7 vidéos1 lecture3 devoirs
Explorer comment l'IA générative est en train de remodeler le développement de logiciels. Comprendre les modèles GPT utilisés pour la rédaction, la productivité et le codage. Apprendre à créer des GPT personnalisés pour les tâches de débogage et de conception. Découvrez les meilleurs outils d'IA générative à travers le SDLC, analysez des cas d'utilisation réels comme Accenture et construisez une application de commande de nourriture à l'aide d'outils d'IA. Acquérir des connaissances pratiques pour appliquer l'IA générative à travers les flux de travail de développement.
Inclus
10 vidéos3 devoirs
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Foire Aux Questions
L'IA générative dans le SDLC fait référence à l'utilisation de modèles IA comme GPT pour automatiser les tâches tout au long du cycle de vie du développement logiciel, telles que la génération de code, les tests, la documentation et la correction des bugs dans l'amélioration de la vitesse, de la qualité et de l'efficacité.
Il rationalise le développement en générant du code, en écrivant des cas de test, en corrigeant les bogues et en aidant à la conception et à la documentation, réduisant ainsi les efforts manuels et accélérant la livraison.
En 2025, l'IA générative transforme les équipes en unités augmentées par l'IA, avec des outils qui coécrivent le code, gèrent les tâches répétitives et offrent des suggestions en temps réel - ce qui stimule la productivité et permet d'accélérer l'innovation.
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