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Fluxos de Trabalho de Codificação em IA: Do Nuvem ao Local

Fluxos de Trabalho de Codificação em IA: Do Nuvem ao Local é um curso que orienta desenvolvedores na transição de suas configurações de codificação em IA de ambientes baseados em nuvem para híbridos e totalmente locais, avaliando as compensações em custo, velocidade e métricas de uso.

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Captura de tela do Fluxos de Trabalho de Codificação em IA: Do Nuvem ao Local
Captura de tela do Fluxos de Trabalho de Codificação em IA: Do Nuvem ao Local

Fluxos de Trabalho de Codificação em IA: Do Nuvem ao Local é um curso abrangente projetado para desenvolvedores que desejam mais controle sobre seus ambientes de codificação em IA. Começando com uma base de Claude Code, os participantes aprenderão a estruturar o trabalho para modelos menores, trocar agentes de codificação e conectar-se a diferentes modelos e provedores. O curso avança de fluxos de trabalho em nuvem para híbridos e totalmente locais, permitindo que os desenvolvedores avaliem as compensações em custo, velocidade e métricas de uso.

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Ministrado por Paul Everitt, Advogado de Desenvolvedores na JetBrains, este curso é construído em parceria com a JetBrains e oferece uma abordagem prática para entender as configurações de codificação em IA. Os participantes reconstruirão o mesmo aplicativo Python em vários ambientes, começando com um fluxo de trabalho baseado em nuvem e passando para configurações híbridas e locais. Cada etapa do curso destaca o impacto de diferentes escolhas sobre custo, velocidade e privacidade de dados.

O curso inclui 14 aulas em vídeo e uma tarefa avaliada, proporcionando um caminho de aprendizado estruturado para desenvolvedores de nível intermediário. Ao final do curso, os participantes estarão equipados para escolher fluxos de trabalho de codificação em IA que melhor se adequem às suas necessidades, considerando as compensações envolvidas.

Ideal para desenvolvedores familiarizados com agentes de codificação em IA como Claude Code ou Codex, o curso requer conforto com Python e trabalho no terminal. As aulas sobre modelos locais são mais adequadas para máquinas com capacidades razoáveis. Recursos adicionais de aprendizado, como questionários e projetos, estão disponíveis com a assinatura do DeepLearning.AI Pro.

  • CategoriaAssistentes de programação com IA
  • Modelo de preçosAssinatura

  • Avaliar compensações entre configurações de codificação em IA

  • Usar contexto focado e especificações claras

  • Reconstruir aplicativos em fluxos de trabalho em nuvem, híbridos e locais

  • Compreender custo, velocidade e métricas de uso

  • Aprender com o Advogado de Desenvolvedores Paul Everitt

  • Curso de nível intermediário

  • 14 aulas em vídeo

  • 1 tarefa avaliada

  1. Configurar: Configure seu ambiente

  2. Usar: Implemente a base de Claude Code

  3. Otimizar: Transição para fluxos de trabalho híbridos e locais

  4. Avaliar: Avalie as compensações em diferentes configurações

  • Fluxo de trabalho baseado em nuvem
  • Fluxo de trabalho híbrido
  • Fluxo de trabalho local
  • Avaliação de custo
  • Otimização de velocidade

Avaliações de Fluxos de Trabalho de Codificação em IA: Do Nuvem ao Local

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