Programmation assortie avec LLM: Google pris en charge Free Course 2026

L'intelligence artificielle dans le monde logiciel de 2026 n'est plus un luxe, une partie standard du kit développeur. Les processus d'écriture de code se sont transformés en un dialogue dynamique, qui est mené avec un "navigateur intelligent" pour regarder un seul écran et des heures de débogage. Google et DeepLearning. changements climatiques Cette courte formation offerte en coopération est l'une des étapes les plus stratégiques qui protègent le courant pour ceux qui veulent comprendre la cuisine de cette transformation.

Ce programme met l'accent sur les principes de programmation par les pairs avec LLM, Dans la direction de Laurence Moroney continue de fournir une vision d'ingénierie moderne. Il s'agit d'un moyen de développement qui s'est révélé non seulement imprimer du code à l'intelligence artificielle, améliorer les structures complexes existantes et gérer la dette technique.

Qu'est-ce que la programmation de collision avec LLM et comment le développeur améliore-t-il l'efficacité?

Dans la programmation traditionnelle par les pairs (programmation pair), l'auteur d'un code développeur (conducteur), d'autres moniteurs et le redirige (navigateur). Dans le modèle de programmation par les pairs avec LLM, l'intelligence artificielle siège sur la chaise de navigation. Large Language Model (Great Language Model) dans ce modèle offre un examen instantané du code que le développeur écrit, les erreurs potentielles capturent et les recommandations d'optimisation.

La contribution de cette méthode à l'efficacité du développeur n'est pas seulement la vitesse. L'intelligence artificielle permet au programmeur de se concentrer sur les processus de « résolution de problèmes » et de « conception de systèmes », qui est l'endroit où le logiciel doit dépenser l'énergie principale. L'efficacité d'un ingénieur en 2026 ne signifie pas écrire plus de lignes, mais construire des systèmes de meilleure qualité et durables.

Quelle est la portée du cours offert par Laurence Moroney et Google Business Association?

Cette formation donnée par Laurence Moroney des noms expérimentés de Google a un programme intensif d'environ 1 heure. Le cours montre avec des exemples pratiques comment positionner l'intelligence artificielle à différentes étapes du cycle de vie du logiciel avec le contenu qui se transforme en esprit. Lorsqu'on dit cours Laurence Moroney, je suis un récit maigre et axé sur les résultats qui vient à l'esprit, même des concepts complexes le font facilement digérer.

Les compétences de base offertes par la formation sont:

• Simplification du code: Rendre les structures complexes existantes plus lisibles.

• Débogage (Débogage): Détection et solution rapide des erreurs (bug) en utilisant LLM.

• Scénarios d'essai : Organisation de tests unitaires à l'aide de l'intelligence artificielle.

• Processus réflecteurs : Amélioration de l'architecture sans casser la fonctionnalité du code.

Comment acquérir une expérience de projet appliquée avec l'API PaLM Accès gratuit?

Un des éléments qui rendent cette formation utile est que les participants offrent un accès direct à la puissante infrastructure de Google. Les participants peuvent tester des informations théoriques en temps réel en utilisant le droit d'accès gratuit de l'API Google PaLM. En utilisant l'API pour interagir avec le modèle, il fournit seulement une expérience d'apprentissage beaucoup plus profonde que regarder des vidéos.

Lorsqu'on acquiert une expérience pratique, c'est la compétence la plus critique pour poser des questions sur l'IA (prompting) et vérifier les extrants reçus. La formation ne doit jamais être copiée directement à partir de l'intelligence artificielle d'un développeur, tire toujours l'or dont vous avez besoin pour vérifier en tant que « contrôleur de son ». L'expertise en 2026 est cachée dans la capacité de convertir l'intelligence artificielle en un excellent produit.

Conversion dans les processus logiciels : approche traditionnelle contre approche assistée par l'IA

Manuel, entièrement référencé

Squelette rapide et création de structure

Détection des erreurs

Essais manuels et analyses de log Home

Analyse instantanée et recommandations de solution Accueil

Documentation

Un angarya général négligé

En analysant le code autonom description production

Dette technique

Charge de nettoyage dans le temps

Réflecteur de code avec intelligence artificielle et la simplicité continue

Comment faire la documentation de code avec l'intelligence artificielle pour réduire le Borcu technique?

La dette technique, qui est le plus grand ennemi secret des équipes logicielles, augmente généralement en raison de blocs de code mal documentés ou complexes. Méthodes techniques de réduction de la dette 2026 C'est l'un des domaines les plus puissants de l'intelligence artificielle dans leurs guides. Un LLM peut créer des documents propres qui expliquent ce que le code fonctionne en quelques secondes en analysant l'ensemble du projet travaillé.

Lors de l'élaboration de la documentation de code avec l'intelligence artificielle, il n'est pas souhaitable d'ajouter seulement la ligne de commentaires du modèle, mais aussi de créer des guides techniques qui expliquent le flux logique du code. Cette situation raccourcit radicalement le temps d'adaptation d'un développeur, y compris après le projet. Un code documenté est le plus gros investissement pour la durabilité du projet.

Comment inclure le processus de programmation de paires d'IA avec l'information Python?

Il n'est pas nécessaire d'avoir un niveau avancé de spécialiste de l'intelligence artificielle pour être inclus dans cette formation; fondamentalement assez pour entrer dans le processus de programmation de paires Python AI. Le cours utilise le langage Python comme un pont et enseigne comment les participants guideront l'intelligence artificielle à travers des scripts simples.

6 leçons et 4 exemples de code partagés tout au long de la formation simulent les vrais scénarios qu'un développeur peut rencontrer au quotidien. C'est la base de ce processus de voir le dialogue établi avec l'intelligence artificielle comme un « sohbet » et d'essayer d'obtenir les meilleurs résultats en affinant constamment les appels. Dans le monde des logiciels de 2026, l'intelligence multilingue des langues et la capacité de collaboration sont au premier plan.

Président navigateur dans l'avenir du logiciel

On croit que la discipline de programmation simultanée avec LLM n'écrit que du code en génie logiciel, avec un niveau de gestion des processus plus stratégique. Ce cours soutenu par Google vous donne la chance de connaître l'une des méthodes les plus fortes dans l'environnement concurrentiel de 2026. Mais il faut noter que la responsabilité finale est toujours dans l'homme et chaque ligne produite par l'intelligence artificielle doit passer par la contrainte logique d'un ingénieur.

Chaque développeur qui veut utiliser son temps efficacement doit nécessairement parcourir ce tutoriel offre l'une des cartes routières les plus valides pour nettoyer les dettes techniques et écrire un code plus propre.