AI generativa per programmazione (Codex, AlphaCode, ecc.)

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la figura del programmatore è una figura professionale che si occupa di scrivere, testare e mantenere il codice informatico per sviluppare software, applicazioni o sistemi. Utilizzando linguaggi di programmazione, il programmatore crea soluzioni che permettono a dispositivi e piattaforme di funzionare correttamente, risolvendo problemi specifici o migliorando l'esperienza utente. Il suo lavoro può includere la progettazione di algoritmi, la gestione di database e l'ottimizzazione delle performance del software.

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • E-learning
  • Programmazione

Programma

Modulo 1:Ll'Intelligenza Artificiale Generativa Definizione di AI generativa Storia e sviluppo dell'AI generativa Applicazioni pratiche nell'ambito della programmazione Differenza tra AI tradizionale e AI generativa Modulo 2: Fondamenti della Programmazione Linguaggi di programmazione di base Concetti di variabili, strutture di controllo, funzioni Algoritmi di base L'importanza della scrittura di codice efficiente Modulo 3: Machine Learning e Deep Learning per la Programmazione Differenza tra machine learning e deep learning Reti neurali artificiali e architettura di base Modelli di machine learning utilizzati nella generazione di codice Introduzione agli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato Modulo 4: GPT-3 e Codex: Architettura e Funzionamento Cos'è GPT-3 e come funziona Approfondimento su Codex e le sue capacità Come Codex genera codice a partire dal linguaggio naturale Modulo 5: AlphaCode e Altri Modelli per la Generazione di Codice Cos'è AlphaCode e come si differenzia da Codex Tecniche di generazione di codice e risoluzione di problemi Architettura e funzionalità di AlphaCode Confronto tra Codex, AlphaCode e altri modelli di AI per programmazione Modulo 6: Tecniche di Addestramento dei Modelli AI Generativi Pre-elaborazione dei dati per l'addestramento dei modelli Dataset specifici per l'addestramento nella generazione di codice Addestramento di modelli generativi su codice Analisi delle sfide nell'addestramento e nell'affinamento Modulo 7: Applicazioni Pratiche della Programmazione con AI Codice assistito per lo sviluppo di software Generazione di codice per risolvere problemi di programmazione Automazione delle operazioni di debug Uso di AI per la documentazione del codice Modulo 8: Limitazioni e Problemi Etici nell'AI Generativa Problemi di bias nei modelli di AI generativa Preoccupazioni relative alla proprietà intellettuale e ai diritti d'autore Rischi di disinformazione generata dall'AI Gestione delle limitazioni tecniche e degli errori nei modelli generativi Modulo 9: L'integrazione di AI nei Sistemi di Sviluppo Software Strumenti di sviluppo che integrano AI generativa Come AI può assistere nello sviluppo di applicazioni web e mobile Sistemi di continuous integration e delivery con AI Workflow di sviluppo moderni con l'uso di AI per la generazione di codice Modulo 10: Linguaggi di Programmazione e AI Generativa Come l'AI generativa interagisce con diversi linguaggi di programmazione Supporto per linguaggi popolari come Python, JavaScript, C++ Personalizzazione di modelli per linguaggi specifici Rilevamento di errori e ottimizzazione del codice in vari linguaggi Modulo 11: Applicazioni Avanzate: Risoluzione di Compiti Complessi Risoluzione di problemi complessi tramite AI generativa Algoritmi avanzati e generazione di codice per compiti specifici Come AI può affrontare il debugging e la manutenzione del codice Modulo 12: Performance e Ottimizzazione dei Modelli di AI Generativi Come migliorare l'efficienza dei modelli AI generativi Tecniche per ridurre il tempo di esecuzione e l'uso delle risorse Compressione e ottimizzazione dei modelli per l'uso in tempo reale Bilanciamento tra complessità e precisione nei modelli di AI generativa Modulo 13: AI Generativa per la Scrittura di Test e Debugging Generazione automatica di test per il codice Debugging assistito dall'intelligenza artificiale Come AI può suggerire miglioramenti e risolvere bug Uso dei modelli di AI per identificare vulnerabilità nel codice Modulo 14: AI e Collaborazione tra Sviluppatori e Modelli Generativi Come l'AI può diventare un compagno di programmazione Creazione di un ambiente di sviluppo collaborativo Integrazione delle capacità di AI nei team di sviluppo Limiti e benefici del lavoro con AI generativa Modulo 15: Il Futuro della Programmazione con AI Generativa Tendenze future nell'AI generativa L'evoluzione dei modelli di programmazione assistita da AI Implicazioni per il futuro del lavoro degli sviluppatori Come prepararsi per un futuro con AI integrata nella programmazione

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