课程ID:37205

李勇:AI大语言模型|提升编程效率,解锁软件开发新未来

在AI技术飞速发展的背景下,如何利用大语言模型工具高效生成代码,成为企业提升开发效率与质量的关键。通过深入探讨Prompt技术的应用,结合实际案例与互动实践,助力开发者快速掌握AI编程技能,解决当前面临的挑战与机遇,推动企业技术创新与转型。

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曹大嘴老师
  • AI大语言模型深入理解AI大语言模型的基本概念、工作原理及其在编程中的应用,掌握技术发展的脉络与前景。
  • Prompt技术学习Prompt技术的定义、设计原则及其在代码生成中的应用,提升编程的灵活性与效率。
  • 编程优化识别软件开发中可运用AI大语言模型进行优化的环节,提出相应的解决方案,提升项目管理能力。
  • 工具应用掌握多款AI编程工具的使用方法,结合实际案例进行上机实操,提升编程效率。
  • 技术变革探讨AI大模型对编程底层逻辑的影响,思考未来技术架构的重大变革与战略布局。

AI编程的革命:掌握大语言模型与Prompt技术 随着AI大语言模型的崛起,软件开发迎来了全新的变革机遇。课程涵盖AI大语言模型的基本概念与应用,Prompt技术的深度解析及其在编程中的实践,帮助学员全面提升对AI编程的认知,推动开发效率与质量的提升。

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全面掌握AI编程的关键要素

通过六个单元的深入探讨,掌握AI大语言模型与Prompt技术的核心应用,推动软件开发的高效与创新。课程内容涵盖理论与实践,确保学员在技术前沿保持竞争力。
  • AI大语言模型概述

    探讨AI大语言模型的基本概念与工作原理,分析其给编程带来的机遇与挑战,结合实例进行深入讨论。
  • Prompt技术基础

    学习Prompt技术的核心概念、作用及其在AI编程中的重要性,掌握设计与应用的方法。
  • 函数与模块编写

    探索如何利用Prompt生成函数和模块的代码,提升代码质量与开发效率。
  • 算法实现与优化

    应用Prompt技术生成与优化算法代码,提升编程的精准度与效率。
  • 工具使用与实践

    全面了解不同AI编程工具的使用方法,通过实操案例提升实际应用能力。
  • 技术底层的逻辑变革

    思考AI大模型对技术底层架构的影响,分析未来发展的方向与战略布局。
  • 上机实操训练

    通过实际操作,巩固所学知识,提升对AI大语言模型与工具的应用能力,确保学员能在项目中灵活运用。
  • 案例分析与讨论

    通过实际案例分析,讨论AI编程中的最佳实践,帮助学员更好地理解理论与实践的结合。
  • 对未来的思考

    结合当前技术趋势,探讨AI大语言模型在未来编程中的发展及其潜在影响。

掌握AI编程核心技能,提升开发能力

通过培训,学员将深入了解AI大语言模型及Prompt技术,掌握在编程中有效应用的方法,提升自身的开发效率与质量,为未来技术挑战做好准备。
  • AI大语言模型认知

    全面了解AI大语言模型的基本概念与应用领域,掌握其在编程中的重要性。
  • Prompt技术运用

    掌握利用Prompt技术进行高效编程的方法与技巧,提升代码生成的效率与质量。
  • 编程环节优化

    识别适合运用AI大语言模型优化的开发环节,提出有效的解决方案,增强项目管理能力。
  • 多工具应用能力

    熟悉多款AI编程工具的使用,提升在实际项目中的应用能力。
  • 技术架构思考

    思考AI大模型对技术底层架构的影响,准备迎接未来的技术变革。
  • 案例实践能力

    通过案例分析与实操训练,增强对AI编程的实际应用能力。
  • 团队协作能力

    提升团队在AI编程中的协作与沟通能力,推动项目的高效执行。
  • 创新思维培养

    培养创新思维,通过AI技术推动编程领域的新发展。
  • 持续学习能力

    树立持续学习的意识,跟踪AI技术的最新进展,保持竞争力。

解决企业在AI编程中的关键问题

通过系统的学习与实践,帮助企业解决在AI编程中面临的多项挑战,提升整体开发效率,促进技术创新。培训内容针对具体问题,确保学员能在实际工作中灵活应用。
  • 编程效率低下

    通过掌握AI大语言模型与Prompt技术,提升代码生成与开发效率,解决传统编程效率低下的问题。
  • 技术应用不当

    识别与运用AI大语言模型的最佳实践,避免技术应用中的误区,提升项目成功率。
  • 团队协作不畅

    通过案例与实操,提升团队在AI编程中的协作能力,确保项目高效推进。
  • 对新技术的适应性差

    培养学员对新兴AI编程技术的敏感度与适应能力,增强企业在技术变革中的竞争力。
  • 缺乏实际应用经验

    通过丰富的案例分析与实操训练,提升学员的实际应用能力,确保理论与实践相结合。
  • 项目管理混乱

    掌握AI工具在项目管理中的应用,提升整体项目的组织与执行能力。
  • 市场竞争压力

    增强企业在AI编程领域的技术实力,以应对日益严峻的市场竞争挑战。
  • 技术更新滞后

    通过持续学习与实践,保持技术更新的敏感度,确保企业始终处于技术前沿。
  • 创新能力不足

    培养创新思维与实践能力,推动企业在AI编程领域的持续创新与发展。

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