Szkolenie: Python i generatywna AI w praktyce - podstawy
Szkolenie Python i generatywna AI w praktyce to intensywny kurs programowania, który uczy podstaw Pythona, automatyzacji zadań oraz praktycznego wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji w codziennej pracy programisty
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)
Kod kursu:AI/Python-USER
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trener:
Cena:
3950 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
3950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
3950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
3950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
3950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalnePython i generatywna AI w praktyce - podstawy
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego programowania w języku Python oraz rozwiązywania praktycznych problemów z użyciem AI
Szkolenie uczy wykorzystywania narzędzi sztucznej inteligencji wspierających proces tworzenia i testowania oprogramowania
Szkolenie pokazuje, jak efektywnie korzystać ze zintegrowanych środowisk programistycznych oraz systemów kontroli wersji
Szkolenie omawia dobre praktyki inżynierii oprogramowania oraz techniki automatyzacji codziennych zadań programistycznych
Szkolenie rozwija umiejętność analizy, refaktoryzacji i dokumentowania kodu z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi AI
Dla kogo?
Osoby rozpoczynające pracę w IT, które chcą poznać podstawy programowania w Pythonie i narzędzi AI
Programiści oraz specjaliści automatyzacji procesów zainteresowani wykorzystaniem sztucznej inteligencji w codziennej pracy
Pracownicy techniczni i analitycy chcący zwiększyć efektywność poprzez automatyzację zadań i integrację AI
Efekty kształcenia
Uczestnik programuje w języku Python, tworząc funkcjonalne i czytelne skrypty
Uczestnik automatyzuje powtarzalne zadania z wykorzystaniem narzędzi AI
Uczestnik analizuje i refaktoryzuje kod z użyciem asystentów AI
Uczestnik wdraża dobre praktyki inżynierii oprogramowania w codziennej pracy
Uczestnik korzysta z systemów kontroli wersji i środowisk IDE
Uczestnik generuje dokumentację i testy automatyczne dla własnych projektów
Wymagania
Wymagana biegła umiejętność obsługi komputera i pisania na klawiaturze
Mile widziane wcześniejsze zetknięcie z językiem Python
Mile widziana znajomość innych języków programowania
Mile widziana umiejętność korzystania ze środowisk programistycznych
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Przegląd wybranych technologi AI wspierających programowanie
Generowanie tekstu (m.in. ChatGPT od OpenAI)
Generowanie obrazów (m.in. DALL-E od OpenAI)
Generowanie muzyki
Technologie AI wspierając programowanie
Porównanie Copilot, Assistant AI i inne
Instalacja pluginu i aktywacja konta
Zakładanie konta
Generowanie klucza API
Limity zapytań
Poziomy dostępności
Koszt licencji
Etyka wykorzystywania AI
Przygotowanie środowiska do pracy i wstęp do programowania
Wprowadzenie do języka Python
Wprowadzenie do zintegrowanego środowiska deweloperskiego (IDE)
Elementy składni języka programowania: zmienne, komentarze, operatory
Wprowadzenie do konsoli Python (REPL), składni, wcięć i standardów
Praca z asystentem AI
Chat
Objaśnianie kodu
Generowanie kodu
Refactoring
Generowanie testów
Generowanie dokumentacji
Generowanie commit message
Techniki Code Review i pair programowania z AI
Najczęstsze błędy
Halucynowanie (w co wierzyć i jak nie dać się oszukać)
Układanie odpowiednich zapytań (prompt engineering)
Struktury danych
Numeryczne typy danych (int, float)
Logiczne typy danych (bool, None)
Łańcuch znaków (str)
Sekwencje i zbiory (tuple, list, set)
Mapy (dict)
Zagnieżdżone struktury danych (list[tuple], list[list], list[dict])
Wybieranie, wycinanie elementów, rozpakowywanie
Instrukcje sterujące
Operatory logiczne, porównania, przynależności, algebra Boole'a (and, or, not)
Instrukcje warunkowe (if, else, elif)
Pętle
Pętla while
Pętla for
Rozpakowywanie w pętli
Pętle po zagnieżdżonych strukturach danych
Pętle po słownikach
Wyrażenia listotwórcze, zbiorotwórcze i słownikotwórcze
Pliki
Ścieżki względne i bezwzględne
Tryby dostępu i kodowanie znaków
Operacje na pliku: odczyt, zapis, dopisywanie
Funkcje
Definiowanie funkcji i zwracanie wartości
Parametry: wymagane, opcjonalne
Argumenty: pozycyjne, nazwane (keyword)
Zakres przestrzeni nazewniczej i dobre praktyki
Wyjątki
Podnoszenie i przechwytywanie
Najczęściej występujące i hierarchia
Analiza stosu wywołań
Programowanie obiektowe
Klasy i instancje
Atrybuty i metoda inicjalizacyjna
Metody
Dziedziczenie
Moduły
Krótkie wprowadzenie do biblioteki standardowej
Krótkie wprowadzenie do najczęściej wykorzystywanych modułów dodatkowych
Wyszukiwanie i instalacja nowych modułów
Wspólna dyskusja dotycząca Sztucznej Inteligencji
Wyzwania etyczne związane z implementacją AI
Aspekty prawne wykorzystywania kodu generowanego przez AI
Przegląd przypadków zastosowań AI
Przyszłość sztucznej inteligencji
Kiedy osiągniemy Singularity (AGI)
Przyszłość narzędzi deweloperskich wspieranych przez AI
Przyszłe języki programowania
Sztuczna inteligencja i komputery kwantowe
Perspektywy rozwoju zawodowego w obszarze AI
Dyskusja na temat "czy AI zastąpi zawód programisty"
Autorem szkolenia jest Matt Harasymczuk
Trener Sages od 2015 roku, z 10 000+ godzinami doświadczenia i 30 000+ przeszkolonych osób. Specjalizuje się w Pythonie, TDD, DevOps i CI/CD. Pracował m.in. w Allegro, COI, PAŻP i Europejskiej Agencji Kosmicznej. Prowadzi stronę www.python3.info i jest założycielem i prezesem dwóch firm Astrotech i Analog Astronaut Training Center. W wolnym czasie rozwija własny system operacyjny.
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
