GH-300: GitHub Copilot

Curso GH-300: GitHub Copilot

GH-300: Fundamentos de GitHub Copilot está diseñado para proporcionar a los desarrolladores una comprensión completa de GitHub Copilot, una herramienta impulsada por inteligencia artificial que mejora la eficiencia en la codificación. El curso comienza con una exploración del uso responsable de la IA, enfatizando la importancia de los estándares éticos, la transparencia y la responsabilidad en los sistemas de IA. Los participantes aprenderán a aplicar estos principios para garantizar que el código generado por IA se alinee con los requisitos específicos del proyecto y mitigue posibles riesgos.

A medida que avanza el curso, los alumnos profundizarán en las diversas características de GitHub Copilot, incluyendo sus sugerencias de autocompletado, interfaz de chat e integración con diferentes entornos de desarrollo. El curso cubre aspectos prácticos como la configuración y puesta en marcha de GitHub Copilot, la resolución de problemas comunes y el uso de funciones avanzadas para generar sugerencias de código útiles. A través de ejercicios prácticos, los participantes adquirirán experiencia en el uso de GitHub Copilot para mejorar sus flujos de trabajo de codificación y aumentar la productividad. 

El curso también introduce el concepto de ingeniería de prompts, enseñando a los participantes cómo elaborar prompts efectivos para optimizar el rendimiento de GitHub Copilot. Al comprender el flujo de datos y el papel de los modelos de lenguaje grande en la generación de respuestas contextuales, los participantes estarán equipados para aprovechar al máximo las capacidades de GitHub Copilot. El curso concluye con una visión general de las aplicaciones de GitHub Copilot en diferentes lenguajes de programación y entornos, proporcionando una base completa para que los desarrolladores integren la asistencia de IA en sus prácticas diarias de codificación.

Intermedio - GitHub - Administrator, DevOps Engineer

Curso dirigido a

• Desarrolladores e ingenieros de IA: profesionales involucrados en la creación e implementación de sistemas de IA que necesitan comprender las implicaciones éticas y los marcos de gobernanza.
• Científicos y analistas de datos: personas que trabajan con datos y modelos de IA, centrándose en garantizar la transparencia, la equidad y la responsabilidad en su trabajo.
• Líderes y gerentes empresariales: tomadores de decisiones que supervisan proyectos de IA y necesitan implementar prácticas de IA responsables dentro de sus organizaciones.
• Responsables de políticas y reguladores: aquellos responsables de crear políticas y regulaciones en torno al uso de IA, garantizando que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de forma ética y segura.

Objetivos del curso

Al finalizar este curso, los estudiantes podrán:

• Comprender y aplicar los principios del uso responsable de la IA.
  
• Configurar y solucionar problemas de GitHub Copilot en diversos entornos de desarrollo.
  
• Utilizar las funciones de GitHub Copilot para sugerencias y finalización de código.
  
• Crear indicaciones efectivas para optimizar el rendimiento de GitHub Copilot.
  
• Integrar GitHub Copilot en diferentes lenguajes de programación y flujos de trabajo.
  
• Mejorar la eficiencia y la productividad de la codificación con técnicas avanzadas de GitHub Copilot.

Elementos de la formación GH-300

• GitHub Copilot Fundamentals Part1 (6 módulos)
• GitHub Copilot Fundamentals Part2 (6 módulos)
  

Contenido del curso GH-300

Módulo 1: Responsible AI with GitHub Copilot

• Mitigate AI risks
• Microsoft and GitHub's six principles of responsible AI

Módulo 2: Introduction to GitHub Copilot

• GitHub Copilot, your AI pair programmer
• Interact with Copilot
  
• Set up, configure, and troubleshoot GitHub Copilot
  
• Exercise - Develop with AI-powered code suggestions by using GitHub Copilot and VS Code

Módulo 3: Introduction to prompt engineering with GitHub Copilot

• Prompt engineering foundations and best practices
  
• GitHub Copilot user prompt process flow
  
• GitHub Copilot data
  
• GitHub Copilot Large Language Models (LLMs)

Módulo 4: Using advanced GitHub Copilot features

• Advanced GitHub Copilot features
• Exercise - Set up GitHub Copilot to work with Visual Studio Code
• Applied GitHub Copilot techniques
• Exercise - Update a web API with GitHub Copilot

Módulo 5: GitHub Copilot Across Environments: IDE, Chat, and Command Line Techniques

• Code completion with GitHub Copilot
• GitHub Copilot Chat
  
• GitHub Copilot for the Command Line

Módulo 6: Management and customization considerations with GitHub Copilot

• Explore GitHub Copilot plans and their associated management and customization features
  
• Explore contractual protections in GitHub Copilot and disabling matching public code
  
• Manage content exclusions
  
• Troubleshoot common problems with GitHub Copilot

Módulo 7: Developer use cases for AI with GitHub Copilot

• Boost developer productivity with AI
  
• Align with developer preferences
  
• AI in the Software Development Lifecycle (SDLC)
  
• Understand limitations and measure impact

Módulo 8: Develop unit tests using GitHub Copilot tools

• Examine the unit testing tools and environment
  
• Exercise - Create unit tests by using GitHub Copilot Chat
  
• Exercise - Create unit tests for specific conditions by using GitHub Copilot
  
• Exercise - Complete the "create unit tests" challenge
  
• Review the "create unit tests" solution

Módulo 9: Introduction to GitHub Copilot Business

• About GitHub Copilot for Business
  
• GitHub Copilot for Business use cases and customer stories
  
• How to get started with GitHub Copilot for Business

Módulo 10: Introduction to GitHub Copilot Enterprise

• About GitHub Copilot Enterprise
  
• How to get started

Módulo 11: Using GitHub Copilot with JavaScript

• What is GitHub Copilot
• Exercise - Set up GitHub Copilot to work with Visual Studio Code
  
• Use GitHub Copilot with JavaScript
  
• Exercise - Update a JavaScript portfolio with GitHub Copilot

Módulo 12: Using GitHub Copilot with Python

• What is GitHub Copilot?
  
• Exercise - Set up GitHub Copilot to work with Visual Studio Code
  
• Use GitHub Copilot with Python
  
• Exercise - Update a Python web API with GitHub Copilot

Requisitos previos

Los alumnos deben tener:

• Conocimientos básicos de conceptos de programación y experiencia con al menos un lenguaje de programación.
  
• Familiaridad con entornos de desarrollo integrados (IDE) y sistemas de control de versiones como GitHub.
  
• Conocimientos básicos de los principios de la IA y el aprendizaje automático.

Idioma

• Curso: Inglés

• Labs: Inglés

Certificación de Microsoft (Se publicará en mayo de 2025)

Se publicará en mayo de 2025

Nivel: 
Rol: 
Producto: 
Asunto: Digital & App Innovation