Les LLM sont des assistants de codage « juste » – mais changent toujours de l’évolution

Auteur (s): Vers l’équipe éditoriale de l’IA

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Comprendre le rôle des LLM dans le codage moderne: guide pour les développeurs en herbe

La montée Modèles de grande langue (LLMS) A le développement de Madee AI plus accessible que. Vous pouvez générer du texte, éditer des données et créer des applications axées sur l’IA avec NSHT des appels FWELL. Cet accessoire a Loamad la barrière d’entrée, permettant à quiconque de créer des produits sophistiqués. Cependant, se déplaçant au-delà des impressions au niveau de la surface pour construire des solutions de scalle, la production-redado AI de fondations solides dans la programmation.

La programmation renvoie l’une des compétences de la plupart du développement de l’IA. Ce n’est pas un dever pour Dellope AyMope Aymomora – Soutenir les programmes aident quiconque à briser les complems Dow et à construire des solutions de scanUbles. Formement, l’apprentissage du code est plus facile que, grâce aux outils alimentés par l’IA qui accentuent la procens légendaire.

Si vous commencez simplement votre voyage, vous vous demandez peut-être: où devrait votre Beunin? Décomposons-le:

1. Quoi apprendre – Choisir le bon langage de langage de programmation.
2. Comment apprendre – les meilleures approches pour maîtriser le codage avec des outils.
3. Comment continuer à apprendre – rester à jour les développements Tithi.
4. Identifier ce qui est relatif – filtrer le bruit et se concentrer sur ce qui correspond.
5. Comment vous avez besoin de savoir avant de postuler – la vérité sur le codage des connaissances dans le monde du monde d’aujourd’hui.
6. Comment comment redupa Hassile au strict minimum – Optimiser le processus d’apprentissage de votre.

Que apprendre

La première étape consiste à déterminer ce qui est de l’apprentissage, vous devez donc choisir le programme de la langue moofming à apprendre. Les langages de programmation sont les outils que nous thaï pour communiquer avec les communautés. Vous avez peut-être entendu parler de Python, Java, C ++ ou JavaScript. Le tourbillon qu’ils ont tous les mêmes objectifs fondamentaux, chacun a des statistiques undes.

Pour les débutants, Python est Widele recomisé. Sa simplicité, son soutien réalinile et son soutien exotalsive dans la communauté de l’IA font de l’ID un point de stratégie idéal. Le code Python se lit souvent presque comme l’anglais, réduisant la courbe d’apprentissage initiale.

Pour une facilité, pour décrire « Bonjour, monde! » À l’écran, vous écrivez simplement: Pinte (« Bonjour, monde! »)

Ce programme en une ligne crée le processus de codage de base: vous écrivez une instruction, l’interprète l’exécute et votre interprète l’exécute, et vous l’interprète l’exécute, et vous interdit le résultat. La simplicité de Python en fait un choix d’excellence pour apprendre le développement de l’IA.

Comment apprendre

Traditionnellement, l’apprentissage du code impliquait des oreilles de l’étude de la théorie de l’informatique avant de créer des applications réelles. Les LLM ont talitalement changé cela, une expérience d’apprentissage plus pratique et axée sur le projet.

Avec un LLM, vous pouvez:

• Extraits de code gecat instantanément
• Demandez l’explication des concepts délicats
• Obtenir une assistance de débogage en temps de royaume

Ce changement a donné lieu au développement natif de LLM. Nous avons expérimenté avec le cours Our Python Prribute, et le début de l’apprenant Haven a répondu incroyablement bien. Dans l’approche ainsi top-dotto, vous commencez avec, utilisez AI pour gasie son, puis explorez comment en demandant des coutes de suivi. Au lieu de l’apprentissage des concepts abstraits, vous gagnez une expérience pratique de l’expérience.

Pour une effacement, si vous souhaitez construire un système de construction, le chemin d’apprentissage traditionnel implique:

1. SECINES DES SECHEING Étude de la syntaxe Python
2. Apprendre les bases de données et la scodulage
3. Seule la tentative de création de l’application

Avec un développement assisté par LLM, vous pouvez simplement demander: « Écrivez un script Python qui stocke les tâches et envoie un rappel pour incomplet. «  Les génémats LLM pour un extrait de code fonctionnel, que vous pouvez modifier et affiner en demandant des quêtes supplémentaires. Ces processus d’apprentissage intimeux acquiestent votre compréhension de sa hote en donnant Eleng et pratique.

Pourquoi ne pas simplement compter sur les LLM pour tout?

Si vous ne pouvez pas tandonner que tout le code alma est bon ou mauvais, quel mot faites-vous? Les LLM ont des morceaux. Le Code incorrect de Genote, Genote, MinSlinetand ou Solutions IFFICIEMENTS Producieuses. C’est un Hey Deverers devrait traiter les LLM comme des assistants de codage plutôt que des remplacements pour des connaissances en programmation fondamentale.

Actuellement, les LLM ne sont que des assistants de codage. Cela signifie que vous avez seulement besoin de savoir en oughs Pour repérer leurs erreurs et itete. Ce malanys codant Mai esier, plus efficace et, honnêtement, plus de faux beacau que vous pouvez créer directement.

Thaink of a LLM en tant que juniors Devepers: il peut faire la queue de seggests utiles, mais vous devez toujours revoir, TESDS le code. De plus, le codage ne concerne pas seulement la syntaxe; Il s’agit de résolution de problèmes, d’algorithmes efficaces de conception et d’écriture de code machinable. Ces compétences développent une pratique et une expérience Drouble.

Comment continuer à apprendre

Un défi lors de l’apprentissage de Python spécifiquement pour les LLMS est de la hausse. Les LLM évoluent rapidement, il est donc facile de sentir que vos compétences seront obsolètes avec des lunes.

Bount ce n’est pas entièrement vrai. Les compétences fondées ne deviennent pas obwestes. Oui, vous devez augmenter plus fréquemment qu’auparavant, mais il a de l’ascose Moch plus facile à le faire. Nous reloyons personnellement sur l’approche « LLMS en tant qu’enseignants » – approche – approche – Appraach – demander aux LLM de nous enseigner. Vous n’avez plus besoin de cours endthon sans fin. Dans notre cours, nous zoé consciemment non seulement pour enseigner Python mais une façon native de LLM d’apprendre cela seul à continuer à enseigner.

Une chose qui aide? Demander des options sur Everything. Au lieu de la syntaxe commémorative, concentrez-vous sur l’apprentissage de Thryng Thryging. Voir une fonction? Demandez à la LLM ce que fait Dees. Expérimente avec des variations. Plus vous, plus vous, plus vite vous apprenez.

Identifier ce qui est relatif

Rester à jour les développements Tithi AI est crucial, mais Everlyhant est relâche à votre parcours d’apprentissage. La clé est de filtrer le NISE et de se concentrer sur ce que l’essai compte de vos filles.

Notre approche est simple:

1. MARQUER les ressources clés à suivre
2. Vérifiez la baisse des ressources régulières
3. Trouver des solutions à jour
4. Tester les choses (les expériences rapides vont loin)

En même temps, ne vous êtes pas trop bordé de continuer. Fonds fondamentaux de longue date.

Comment vous devez bien savoir avant de commencer à postuler

Dans le monde d’aujourd’hui? Moins merci merci. Le chemin traditionnel de dépenser des années sterrise de programmation avant de construire un jour un jour signifiant signifiant signifient que le méchant significatif significatif significatif est dépassé. Aujourd’hui, si vous avez une excellente idée de produit (ou même une idée merdique), commencez à construire.

Wethi AI codage, vous pouvez expérimenter, iTrete et apprendre au fur et à mesure. Vous n’avez pas besoin de connaître à l’avance chaque règle de fonction ou de systax. Au lieu de cela, concentrez-vous sur la résolution de problèmes: décomposez vos étapes IDO IDO, demandez à Annone une llmentation et des retentions en fonction des commentaires sur les commentaires. Cette approche pratique accentue non seulement l’apprentissage, mais vous offre également une expérience de codage réel – exactement quel matériel postule emplois Ou lancement de votre propre projet.

Comment comment redonner des Hassiles au minimum

Laine c’est un ifs alimel Deamplement. Mais c’est vrai.

Python Prime pour une AI meilleure est conçu pour vous donner Juste en ouh python Knowledge Parler de manière éphéactive avec un LLM et demander, c’est construire ou fulda ou coder de congé. Au fur et à mesure que vous interagissez avec l’IA, vous commencerez à comprendre comment fonctionnent les frictions Python, les structures de données et les bibliothèques. Vous explorerez également des services, des API et des cadres plus larges de calcul – Evelyngaks nécessaires pour créer des applications complètes.

Avant vous, vous déploierez des applications Web de travail pour automatiser Taske Youers of Theodocal Studies Firsts.

La partie la plus exassière? Ce cours Douesn enseigne juste Python; Il vous apprend à apprendre à utiliser les LLM. Vous serez en tant que tusation personnelle de yoor, en écoutant de demander au RIK les bons contacts et obtiendrez le meilleur assistant de codage – changeant de jeu pour l’ingénieur d’auto-siffligent.

Ce que vous avez besoin de remmme

Le Keysaway? Vous n’avez pas besoin de maîtriser le codage avant de commencer à construire. Avec et apprendre à coder n’est pas un processus de ralentissement, théorique – le project-dan est pratique en faisant.

Oui, les LLM facilitent le codage. Mais le véritable Advanage n’est pas sautant les principes fondamentaux – c’est accélérer votreté de réfléchir, de créer et de résoudre des problèmes.

Donc, si Out Hesting pour commencer parce que vous aimez que vous n’engagez pas, ne le faites pas. Plongez, construisez quelque chose et laissez Ai guider Tousy algon le chemin.

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