Программирование с помощью искусственного интеллекта, Таулли Т., 2025

Программирование с помощью искусственного интеллекта, Таулли Т., 2025.
        
   Книга посвящена практике использования инструментов искусственного интеллекта для всех этапов создания кода: от разработки требований и планирования до проектирования, написания, отладки и тестирования. Предложена методология модульного программирования, которая эффективно сочетается с подходом генерации кода с применением ИИ. Рассмотрены основные возможности и сценарии использования инструментов ИИ для разработки, оценены плюсы и минусы популярных систем. Показаны перспективы применения универсальных языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Gemini, Claude и других, для решения задач программирования. Также рассмотрено применение широкого спектра специализированных систем (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor, Amazon CodeWhisperer). Освещены вопросы инженерии промптов, автоматизации рутинных задач, таких как создание регулярных выражений, применения низкокодового и бескодового программирования и др.




Генеративный искусственный интеллект.
Прежде чем углубляться в работу инструментов программирования, использующих технологии искусственного интеллекта (ИИ), стоит сначала познакомиться с его генеративным направлением. Именно генеративный ИИ лежит в основе множества современных интеллектуальных систем. Это область, ориентированная на создание нового, оригинального контента. На рис. 1.3 представлена схема, иллюстрирующая взаимосвязь различных типов искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — это большой набор инструментов. В нем собраны все системы, способные с присущим человеческому интеллекту умением выполнять задачи. ИИ основан на машинном обучении (Machine learning или ML). Вместо того чтобы выполнять четкие инструкции, системы машинного обучения предоставляют аналитические данные, основанные на обработке большого количества информации. В основе машинного обучения лежат сложные алгоритмы, которые позволяют делать прогнозы и принимать решения без жесткого кодирования.

Если заглянуть глубже, мы попадем в область глубокого обучения (deep learning, DL) — более узкое направление машинного обучения, основанное на использовании нейронных сетей с множеством скрытых слоев. Именно из этой структуры и возник термин глубокое обучение. Такие многослойные модели продемонстрировали выдающиеся результаты в задачах распознавания изображений, речи и других сложных видов обработки данных.

ОГЛАВЛЕНИЕ. 
ВЫСОКАЯ ОЦЕНКА КНИГИ «ПРОГРАММИРОВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА».
ВСТУПИТЕЛЬНОЕ СЛОВО.
ПРЕДИСЛОВИЕ.
О чем эта книга.
В чем отличие этой книги.
Для кого эта книга.
Условные обозначения, используемые в книге.
Примеры использования кода.
Онлайн-обучение O'Reilly.
Как с нами связаться.
Благодарности.
Глава 1. Новый мир для разработчиков.
Эволюция и революция.
Генеративный искусственный интеллект.
Преимущества.
Минимизация поиска.
Ваш консультант.
Интеграция с IDE.
Рефлексия вашей кодовой базы.
Целостность кода.
Генератор документации на платформе искусственного интеллекта.
Модернизация.
Недостатки.
Галлюцинации.
Интеллектуальная собственность.
Конфиденциальность.
Безопасность.
Данные для обучения.
Предвзятость.
Новый путь для разработчиков.
Карьера.
Разработчик 10х?.
Профессиональные навыки разработчика.
Заключение.
Глава 2. Как работает технология программирования с использованием искусственного интеллекта.
Основные функции.
Подбор кода и завершение с учетом контекста в сопоставлении с интеллектуальным завершением кода.
Компиляторы по сравнению с инструментами программирования на основе искусственного интеллекта.
Уровни возможностей.
Генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM).
Эволюция.
Модель трансформера.
OpenAI Playground.
Токены.
Использование платформы.
Оценка больших языковых моделей.
Типы больших языковых моделей.
Выбор ИИ-инструментов программирования.
Заключение.
Глава 3. Оперативное проектирование.
Наука и искусство.
Проблемы.
Промпт.
Контекст.
Инструкции.
Суммаризация.
Классификация текста.
Рекомендации.
Локализация.
Ввод содержимого.
Формат.
Передовой опыт.
Будьте конкретны.
Сокращения и технические термины.
Техники обучения с примерами и без.
Ключевые слова.
Методика промптов по цепочке размышлений (СоТ).
Наводящие вопросы.
Промпт на примеры и аналогии.
Снижение галлюцинаций.
Безопасность и конфиденциальность.
Автономные агенты искусственного интеллекта.
Заключение.
Глава 4. Github Copilot.
GitHub Copilot.
Цены и версии.
Пример использования: программирование аппаратных средств.
Пример использования: Shopify.
Пример использования: Accenture.
Безопасность.
Приступая к работе.
Среда Codespaces и Visual Studio Code.
Рекомендации.
Комментарии.
Чат.
Внутренний чат.
Открытые вкладки.
Интерфейс командной строки.
Партнерская npoгрaммa Copilot.
Заключение.
Глава 5. Остальные инструменты программирования на основе искусственного интеллекта. 
Code Whisperer от Amazon.
Duet AI от Google для разработчиков.
Tabnine.
Replit.
CodeGPT.
Cody.
CodeWP.
Warp.
Bito AI.
Cursor.
Code Llama.
Остальные модели с открытым исходным кодом.
StableCode.
AlphaCode.
PolyCoder.
CodeT5.
Компании, производящие корпоративное программное обеспечение.
Заключение.
Глава 6. ChatGPT и другие большие языковые модели общего назначения.
ChatGPT.
GPT-4.
Навигация по ChatGPT.
Мобильное приложение.
Пользовательские запросы.
Просмотр с помощью Bing.
Утомительные задачи.
Регулярные выражения.
Стартовый код.
GitHub README.
Кросс-браузерная совместимость.
Команды Bash.
GitHub Actions.
Плагины.
Плагин Codecademy.
Плагин AskYourDatabase.
Плагин Recombinant AI.
GPTs.
Gemini.
Приложения.
Программирование в Gemini.
Claude.
Глава 7. Идеи, планирование и требования.
Мозговой штурм.
Исследование рынка.
Тенденции развития рынка.
Общий адресный рынок.
Конкуренция.
Требования.
Документ с требованиями к продукту.
Спецификация требований к программному обеспечению.
Интервью.
Белая доска.
Стиль.
Подходы к планированию проекта.
Разработка через тестирование.
Разработка веб-дизайна.
Заключение.
Глава 8. Программирование.
Что в реальности?.
Мотивы, помогающие принять решение.
Обучение.
Комментарии.
Модульное программирование.
Начало работы над проектом.
Автозаполнение.
Рефакторинг.
Ninja Code.
Метод извлечения.
Разделение условий.
Переименование.
Мертвый код.
Функции.
Объектно-ориентированное программирование.
Фреймворки и библиотеки.
Данные.
Разработка фронтенда.
Каскадные таблицы стилей CSS.
Создание графики.
Инструменты на основе искусственного интеллекта.
API-интерфейсы.
Заключение.
Глава 9. Отладка, тестирование и развертывание.
Отладка.
Документация.
Код-ревью.
Модульные тесты.
Запросы на извлечение.
Развертывание.
Обратная связь с пользователями.
Запуск.
Заключение.
Глава 10. Выводы.
Интенсивный процесс обучения. 
Основные преимущества. 
Но есть и недостатки. 
Оперативное проектирование — это не только искусство, но и наука. 
За гранью программирования. 
Искусственный интеллект не заменит вас на работе. 
Заключение.
Предметный указатель.
Об авторе.
Об изображении на обложке.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Программирование с помощью искусственного интеллекта, Таулли Т., 2025 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по программированию :: программирование :: Таулли :: искусственный интеллект :: промпт