Beschreibung
Produktiver programmieren mit GitHub Copilot und ChatGPT
Ziel
Lernen Sie die Vorteile und Grenzen von KI in der Programmierung kennen und erfahren Sie, wie GitHub Copilot und ChatGPT den Code-Erstellungsprozess vereinfachen. Unser Workshop bietet praktische Einblicke in die Anwendung dieser KI-Tools und zeigt, wie Sie diese optimal in Ihren Projekten einsetzen können.
In diesem Workshop lernen Sie, wie GitHub Copilot auf Basis der zugrundeliegenden Algorithmen und Daten funktioniert, wo die Grenzen liegen und wann es besser ist, auf ChatGPT zurückzugreifen. Fast jedes theoretische Konzept wird durch konkrete Beispiele und praktische Übungen ergänzt, in denen Sie direkt mit den Tools arbeiten. Dabei setzen Sie GitHub Copilot und ChatGPT in Ihren Entwicklungsworkflows ein und lernen, deren Vorteile bei der Codegenerierung und Fehlerbehebung zu nutzen.
Lernziele
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Funktionsweise von KI-Tools kennenlernen
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KI in der Softwareentwicklung anwenden und Entwicklungsprozesse optimieren
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KI-Werkzeuge kritisch hinterfragen, Risiken von KI in der Programmierung verstehen und Strategien entwickeln, um diese zu vermeiden / zu minimieren
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OpenAI REST API kennenlernen und damit ChatGPT-Modelle in eigene Softwarelösungen einbinden
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Einführung in sprachspezifische APIs für .NET, JavaScript/TypeScript und Python
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Individuelle Lösungen mit Embeddings und dem RAG-Entwurfsmuster umsetzen
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
Einführung
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Kurzüberblick: Was sind GitHub Copilot und ChatGPT?
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Die Relevanz von KI-gestützten Tools in der modernen Softwareentwicklung
GitHub Copilot in Aktion
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Einrichtung und Grundlagen von GitHub Copilot
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Praktische Beispiele: Code-Autovervollständigung, Methoden- und Funktionserstellung, Fehlerbehebung, Testgenerierung
Einsatz von Copilot Chat
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Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von Copilot Chat
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Praktische Beispiele: Problembehandlung, Testgenerierung und Entwicklungsfragen
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Fallstudie: Eine typische Entwicklungsfrage interaktiv mit ChatGPT bearbeiten
OpenAI API
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Die OpenAI REST API (aktuelle Produktionsversion)
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Sprachspezifische APIs in .NET und Python
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Einführung in die neue Assistant API (Preview)
OpenAI API in Azure
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Einführung in Azure OpenAI
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Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu OpenAI APIs
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Absicherung von Azure OpenAI im Unternehmenseinsatz
Embedding-Vektoren und RAG
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Einführung in Embeddings-Vektoren und das Retrieval Augmented Generation (RAG) Entwurfsmuster
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Praktisches Beispiel mit TypeScript und Azure
Grenzen und Risiken
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Diskussion über die Grenzen von KI in der Programmierung
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Fallstudien: Szenarien, in denen GitHub Copilot oder ChatGPT nicht die erwarteten Ergebnisse liefern
Abschluss und Diskussion
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Fragen und Antworten
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Erfahrungsaustausch unter den Teilnehmenden: Wie könnten sie diese Tools in ihren Arbeitsalltag integrieren?
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Abschließende Gedanken und Ressourcen für weiterführendes Lernen
Zielgruppe / Voraussetzungen
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Software Developer, die täglich Code schreiben und nach Möglichkeiten suchen, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern
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Technische Projektleitende, die technische Teams leiten und daran interessiert sind, neue Werkzeuge und Prozesse zu implementieren, um den Entwicklungsprozess zu optimieren
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QA-Engineers, die Code überprüfen und nach Möglichkeiten suchen, den Überprüfungsprozess mit Hilfe von KI-gestützten Tools zu verbessern
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IT-Consultants, die ständig nach den neuesten Technologietrends suchen, um ihre Kunden besser zu beraten und zu unterstützen
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Technologie-Enthusiasten, die immer auf dem neuesten Stand der Technologie sein wollen und sich für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung interessieren
Voraussetzungen:
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Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Java, C#, TypeScript, etc.)
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GitHub-Account
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GitHub Copilot-Abo (Testversion ist ausreichend)
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IDE mit installiertem GitHub Copilot Plugin (empfohlen wird Visual Studio Code)
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Zugriff auf ChatGPT, idealerweise ChatGPT 4 (über ChatGPT Plus oder Azure OpenAI)
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Teilnahmebescheinigung
Kostenzusatz
Enthalten sind Workshopunterlagen und die Teilnahmebescheinigung
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