GH-300 : copilote GitHub

Cours GH-300 : GitHub Copilot

GH-300 : Les fondamentaux de GitHub Copilot est conçu pour offrir aux développeurs une compréhension complète de GitHub Copilot, un outil propulsé par l'intelligence artificielle qui améliore l'efficacité du codage. Le cours débute par une exploration de l'utilisation responsable de l'IA, soulignant l'importance des normes éthiques, de la transparence et de la responsabilité dans les systèmes d'IA. Les participants apprendront à appliquer ces principes pour s'assurer que le code généré par l'IA s'aligne sur les exigences spécifiques du projet et atténue les risques potentiels.

Au fur et à mesure que le cours progresse, les étudiants approfondiront les diverses fonctionnalités de GitHub Copilot, y compris ses suggestions d'autocomplétion, son interface de chat et son intégration avec différents environnements de développement. Le cours couvre des aspects pratiques tels que la configuration et le déploiement de GitHub Copilot, la résolution des problèmes courants et l'utilisation de fonctions avancées pour générer des suggestions de code utiles. Grâce à des exercices pratiques, les participants acquerront de l'expérience dans l'utilisation de GitHub Copilot pour améliorer leurs flux de travail de codage et augmenter leur productivité.

Le cours introduit également le concept d'ingénierie des prompts, enseignant aux participants comment élaborer des prompts efficaces pour optimiser les performances de GitHub Copilot. En comprenant le flux de données et le rôle des grands modèles linguistiques dans la génération de réponses contextuelles, les participants seront en mesure de tirer pleinement parti des capacités de GitHub Copilot. Le cours se termine par un aperçu des applications de GitHub Copilot dans différents langages de programmation et environnements, offrant une base complète aux développeurs pour intégrer l'assistance de l'IA dans leurs pratiques de codage quotidiennes.

Public cible du cours

• Développeurs et ingénieurs en IA : professionnels impliqués dans la création et la mise en œuvre de systèmes d'IA qui doivent comprendre les implications éthiques et les cadres de gouvernance.
• Scientifiques et analystes de données : personnes travaillant avec des données et des modèles d'IA, se concentrant sur la garantie de la transparence, de l'équité et de la responsabilité dans leur travail.
• Leaders et managers d'entreprise : décideurs qui supervisent des projets d'IA et doivent mettre en œuvre des pratiques d'IA responsables au sein de leurs organisations.
• Décideurs politiques et régulateurs : ceux qui sont chargés de créer des politiques et des réglementations concernant l'utilisation de l'IA, garantissant que les systèmes d'IA sont développés et utilisés de manière éthique et sécurisée.

Objectifs du cours

À la fin de ce cours, les étudiants seront capables de :

• Comprendre et appliquer les principes de l'utilisation responsable de l'IA.
  
• Configurer et dépanner GitHub Copilot dans divers environnements de développement.
  
• Utiliser les fonctionnalités de GitHub Copilot pour les suggestions et la complétion de code.
  
• Créer des invites efficaces pour optimiser les performances de GitHub Copilot.
  
• Intégrer GitHub Copilot dans différents langages de programmation et flux de travail.
  
• Améliorer l'efficacité et la productivité du codage avec les techniques avancées de GitHub Copilot.

Éléments de la formation GH-300

• GitHub Copilot Fundamentals Partie 1 (6 modules)
• GitHub Copilot Fundamentals Partie 2 (6 modules)
  

Contenu du cours GH-300

Module 1 : IA responsable avec GitHub Copilot

• Atténuer les risques de l'IA
• Les six principes de l'IA responsable de Microsoft et GitHub

Module 2 : Introduction à GitHub Copilot

• GitHub Copilot, votre programmeur IA par paire
• Interagir avec Copilot
  
• Configurer, paramétrer et dépanner GitHub Copilot
  
• Exercice - Développer avec des suggestions de code assistées par l'IA en utilisant GitHub Copilot et VS Code

Module 3 : Introduction à l'ingénierie des invites avec GitHub Copilot

• Principes fondamentaux et bonnes pratiques de l'ingénierie des invites
  
• Flux de processus d'invite utilisateur de GitHub Copilot
  
• Données de GitHub Copilot
  
• Modèles de langage étendus (LLMs) de GitHub Copilot

Module 4 : Utilisation des fonctionnalités avancées de GitHub Copilot

• Fonctionnalités avancées de GitHub Copilot
• Exercice - Configurer GitHub Copilot pour fonctionner avec Visual Studio Code
• Techniques appliquées de GitHub Copilot
• Exercice - Mettre à jour une API web avec GitHub Copilot

Module 5 : GitHub Copilot dans différents environnements : IDE, Chat et techniques de ligne de commande

• Complétion de code avec GitHub Copilot
• Chat GitHub Copilot
  
• GitHub Copilot pour la ligne de commande

Module 6 : Considérations relatives à la gestion et à la personnalisation avec GitHub Copilot

• Explorer les plans GitHub Copilot et leurs fonctionnalités de gestion et de personnalisation associées
  
• Explorer les protections contractuelles dans GitHub Copilot et la désactivation du code public correspondant
  
• Gérer les exclusions de contenu
  
• Dépanner les problèmes courants avec GitHub Copilot

Module 7 : Cas d'utilisation de l'IA pour les développeurs avec GitHub Copilot

• Améliorer la productivité des développeurs grâce à l'IA
  
• S'aligner sur les préférences des développeurs
  
• L'IA dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
  
• Comprendre les limites et mesurer l'impact

Module 8 : Développer des tests unitaires à l'aide des outils GitHub Copilot

• Examiner les outils et l'environnement de test unitaire
  
• Exercice - Créer des tests unitaires à l'aide de GitHub Copilot Chat
  
• Exercice - Créer des tests unitaires pour des conditions spécifiques à l'aide de GitHub Copilot
  
• Exercice - Relever le défi "créer des tests unitaires"
  
• Examiner la solution "créer des tests unitaires"

Module 9 : Introduction à GitHub Copilot Business

• À propos de GitHub Copilot pour les entreprises
  
• Cas d'utilisation et témoignages clients de GitHub Copilot pour les entreprises
  
• Comment démarrer avec GitHub Copilot pour les entreprises

Module 10 : Introduction à GitHub Copilot Enterprise

• À propos de GitHub Copilot Enterprise
  
• Comment démarrer

Module 11 : Utilisation de GitHub Copilot avec JavaScript

• Qu'est-ce que GitHub Copilot
• Exercice - Configurer GitHub Copilot pour fonctionner avec Visual Studio Code
  
• Utiliser GitHub Copilot avec JavaScript
  
• Exercice - Mettre à jour un portfolio JavaScript avec GitHub Copilot

Module 12 : Utilisation de GitHub Copilot avec Python

• Qu'est-ce que GitHub Copilot ?
  
• Exercice - Configurer GitHub Copilot pour fonctionner avec Visual Studio Code
  
• Utiliser GitHub Copilot avec Python
  
• Exercice - Mettre à jour une API web Python avec GitHub Copilot

Prérequis

Les étudiants doivent avoir :

• Des connaissances de base des concepts de programmation et une expérience avec au moins un langage de programmation.
  
• Une familiarité avec les environnements de développement intégrés (IDE) et les systèmes de contrôle de version tels que GitHub.
  
• Des connaissances de base des principes de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Langue

• Cours : Anglais

• Laboratoires : Anglais

Certification Microsoft associée : GitHub Copilot

Microsoft Certified : GitHub Copilot

L'examen de certification GitHub Copilot évalue votre capacité à utiliser l'outil de complétion de code alimenté par l'IA dans différents langages de programmation, certifiant ainsi votre aptitude à optimiser efficacement les flux de travail de développement logiciel.

Niveau : Intermédiaire
Rôle : Développeur d'applications, ingénieur DevOps, responsable technologique
Produit : Innovation numérique et applications - GitHub
Sujet : Intelligence artificielle, Automatisation, Apprentissage automatique