Программа и содержание
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
Этот курс направлен на:
Разработчиков всех уровней
Team Lead'ов и Tech Lead'ов
Тех, кто хочет быть в курсе современных AI-трендов
По окончании курса вы сможете:
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
Программа:
Вводная глава
О чём этот курс и для кого он?
Структура курса
Что вы будете уметь по окончании курса
Инструменты разработчика Landscape AI
Создаём своего Al Code Ассистента в IDE используя Continue.dev
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
Создаём Al Ассистента для Code Review на Github и Gitlab
Настраиваем Al Code Review на Github
Настраиваем Al Code Review на Gitlab
Примеры использования Al Code Review
Внедряем AI DevTools в компании. Итоги.
Этические аспекты и барьеры внедрения ИИ
Стратегия внедрения Al DevTools в компании
Обеспечение конфиденциальности кода
Итоговый урок
Продажник: