Scopri come i modelli di AI migliorano il coding tramite completamento, debugging e documentazione. Padroneggia le basi del prompt engineering e scopri come il contesto renda più intelligenti le risposte dell’AI. Questo capitolo getta le basi per usare l’AI come un assistente di programmazione pratico.

Il paradigma del coding assistito dall’AI

Abbinare i modelli di AI ai compiti

Classificare i carichi di lavoro per l’AI

Basi del prompt engineering

Decodificare le funzioni con i prompt giusti

Perfezionare i prompt per le modifiche al codice

Aggiungere contesto per risposte dell'IA più intelligenti

Scegliere il contesto giusto nei task di coding

Migliorare il codice con l'iterazione dei prompt

Sbloccare la potenza dell’AI nel codice

Impara a creare prompt che guidino i modelli attraverso ragionamenti complessi, documentino efficacemente il codice e generino implementazioni guidate dai test. Alla fine del capitolo, saprai progettare prompt che migliorano sia la qualità del codice generato sia il tuo workflow di sviluppo complessivo.

Prompt engineering avanzato per l’assistenza alla scrittura di codice

Prompt per un debug efficace

Definizioni di ruolo efficaci

Documentare il codice con l'AI

Ottimizzare i prompt per la documentazione del codice

Messaggi di commit efficaci con l'AI

Scrivere test e mettere in sicurezza il codice con l’AI

Prompt per un coding assistito dall'AI in sicurezza

Individuare lacune nei test generati dall'AI

Prompt engineering per task di coding reali

In questo capitolo vai oltre la scrittura dei prompt ed entri nelle realtà pratiche di esecuzione dell’AI in produzione. Esplora come confrontare e selezionare i modelli in base a prestazioni, costi e aderenza al task; come integrare guardrail che mantengano gli output sicuri e conformi; e come ottimizzare i workflow per l’efficienza senza sacrificare la qualità.

Scegliere il miglior strumento di AI per il compito

Capire il costo degli assistenti AI

Options

Pros

Cons

Valutare i compromessi dei modelli di reasoning

Guardrail per un uso responsabile dell'AI nel coding

Guardrail di sicurezza ed etica per un workflow di AI

Applicare i guardrail

Applicare guardrail di sicurezza a un workflow di AI

Ottimizzare l'AI per velocità, costi e qualità

Strategie efficaci per controllare il costo del modello

Opzioni

Possono usare modelli comuni (più economici)

Richiedono modelli potenti

Bilanciare prestazioni del modello e costi

Congratulazioni!

Costruire workflow di coding con AI robusti

Scopri come potenziare al massimo il tuo modo di programmare con l’AI. Questo corso introduce tecniche di prompt engineering per aiutarti a scrivere codice più pulito, fare debugging più velocemente, generare documentazione e mettere in sicurezza le tue applicazioni. Imparerai a formulare prompt precisi, scegliere gli strumenti di AI giusti e creare workflow di programmazione sicuri e convenienti. Alla fine, saprai integrare l’AI in task di sviluppo reali, rendendo il tuo lavoro più snello. Il corso è ideale per sviluppatori che vogliono sfruttare l’AI come partner di coding.

<h2>Scrivi codice in modo più intelligente con l'AI</h2>
L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori scrivono, sistemano e gestiscono il codice. Dalla creazione di funzioni al miglioramento della documentazione e all'individuazione di bug, gli assistenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale possono aumentare notevolmente la produttività, se sai come utilizzarli in modo efficace. Questo corso ti insegna l'arte e la scienza dell'ingegneria dei prompt per la codifica, dandoti gli strumenti per usare l'IA in modo responsabile ed efficiente.<br>

<h2>Scopri il potere dell'intelligenza artificiale nello sviluppo</h2>
Inizierai scoprendo come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) aiutano a sviluppare software. Scopri le basi dell'ingegneria dei prompt, come il contesto influenza i risultati dell'IA e come migliorare i prompt per ottenere risultati più precisi e affidabili.<br>

<h2>Usa l'ingegneria dei prompt per i compiti di programmazione nel mondo reale</h2>
Poi, ti eserciterai con strategie avanzate di prompting per il debug, la documentazione e la generazione di test. Scoprirai anche come guidare i modelli per migliorare la sicurezza, assicurandoti che i tuoi flussi di lavoro con l'aiuto dell'intelligenza artificiale evitino le vulnerabilità più comuni e supportino le migliori pratiche nello sviluppo di software.<br>

<h2>Crea un codice solido e responsabile</h2>
Infine, valuterai diversi modelli per scegliere lo strumento giusto per ogni attività, bilanciando velocità, costo e qualità, e applicherai misure di sicurezza per garantire un uso sicuro ed etico dell'IA. Alla fine, potrai usare in modo sicuro gli assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale e adattarli alle tue esigenze.

Intermediate Python

Migliora il tuo coding con l'IA: guida l'assistente a scrivere, testare e documentare il codice.

Programmazione assistita dall'AI per sviluppatori

Migliora il tuo modo di programmare con l'AI: fai in modo che il tuo assistente di programmazione scriva, provi e documenti il codice in modo efficace.

L'intelligenza artificiale nell'ingegneria del software

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Fornisce una spiegazione chiara che favorisce la trasparenza del codice.

Promuove risposte più accurate grazie al processo di Chain-of-Thought (CoT).

Aggiunge token extra dovuti al reasoning, aumentando il costo complessivo.

Aumenta leggermente il tempo di risposta, poiché il modello genera ulteriori token di reasoning.

Valutare i compromessi dei modelli di reasoning

Programmazione assistita dall'AI per sviluppatori

esercizio interattivo pratico