通过我们的综合课程 "生成式人工智能--您的个人代码审查员",深入了解编码的未来。本沉浸式课程专为渴望释放生成式 AI 在代码审查和优化方面的威力的开发人员、技术爱好者和学习者设计。 在整个学习过程中,您将深入了解如何利用 AI 来简化代码评估和 Debugging。您将从探索生成式 AI 的基础知识开始,进而学习代码注释、调试、代码重构和代码生成等实用技术,以完成数据清理和机器学习工作流等任务。 您还将掌握 prompt engineering(提示工程),为 AI 工具制作有效的提示,并学习在使用生成式 AI 进行开发时如何处理道德方面的考虑因素和常见陷阱。 课程结束时,您将掌握将 AI 集成到编码流程中的技能,从而提高质量、效率和生产力。加入我们,用 Generative AI 来 Transformer 您的代码审查方法。

您将学到什么
解释生成式 AI 在代码审查过程中的作用和能力。
评估通过 AI 驱动的技术实现的代码质量和 Debugging 成果。
实施 Prompt 工程策略,优化代码生成,提高效率。
评估在开发中负责任地使用生成式人工智能的伦理考虑因素和最佳做法。
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
本课程是 面向开发人员的生成式 AI 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有1个模块
在本 Module 中,您将探索生成式 AI 在代码审查过程中的功能。通过实际应用,您将掌握高级编码技术,包括识别和解决常见的编码错误。您还将深入了解 Prompt 工程策略,以优化代码生成结果并提高效率。此外,还将强调负责任地使用 AI 生成工具的道德考量和最佳实践。在本 Modulation 结束时,您将掌握有效利用生成式 AI 进行代码审查、Debugging 和提高整体代码质量的技能。
涵盖的内容
16个视频12篇阅读材料3个作业1次同伴评审5个非评分实验室6个插件
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。




