Содержание курса
1. Вводная глава
4 урока
996
427
35м
13
Открытый
1.1
О чём этот курс и для кого он?
↗
635
127
8м 28с
5
Закрытый
1.2
Структура курса
↗
124
102
4м 13с
-1
Закрытый
1.3
Что вы будете уметь по окончании курса
↗
120
100
3м 13с
2
Закрытый
1.4
Ландшафт AI-powered Developer Tools
↗
117
98
19м 47с
7
2. Создаём своего AI Code Ассистента в IDE используя Continue.dev
5 уроков
1 030
271
177м
-1
Закрытый
2.1
AI Code Ассистент | Способ 1: Деплоим LLM используя Ollama
↗
113
90
29м 15с
1
Закрытый
2.2
AI Code Ассистент | Способ 2: Деплоим LLM на сервере через vLLM
↗
100
57
44м 24с
-3
Закрытый
2.3
Продвинутая настройка AI Code Ассистента | Continue.dev
↗
91
49
45м 11с
1
Открытый
2.4
Сценарии использования AI ассистента в IDE
↗
663
30
30м 6с
1
Закрытый
2.5
Model Context Protocol (MCP) в деталях
↗
63
45
28м 24с
-1
3. Создаём AI Ассистента для Code Review на Github и Gitlab
3 урока
167
102
47м
-1
Закрытый
3.1
Настраиваем AI Code Review на Github
↗
67
37
21м 14с
-1
Закрытый
3.2
Настраиваем AI Code Review на Gitlab
↗
52
33
15м 25с
0
Закрытый
3.3
Примеры использования AI Code Review
↗
48
32
10м 30с
0
4. Внедряем AI DevTools в компании. Итоги.
4 урока
295
103
78м
-1
Закрытый
4.1
Этические аспекты и барьеры внедрения ИИ
↗
45
29
26м 21с
0
Закрытый
4.2
Стратегия внедрения AI DevTools в компании
↗
40
27
30м 0с
0
Открытый
4.3
Обеспечение конфиденциальности кода
↗
172
29
18м 56с
0
Закрытый
4.4
Итоговый урок
↗
38
18
4м 59с
-1