Apprentissage Automatique et Réseaux Neuronaux - page 45

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Comment utiliser GPT-4 pour apprendre facilement n'importe quelle compétence (7 invites ChatGPT pour étudier)

Comment utiliser GPT-4 pour apprendre facilement n'importe quelle compétence (7 invites ChatGPT pour étudier)

La vidéo explique comment GPT-4 peut être utilisé comme aide à l'étude personnelle polyvalente pour apprendre n'importe quelle compétence de manière plus efficace et efficiente. L'orateur présente sept invites de chat GPT pour l'étude, telles que l'utilisation d'exemples travaillés, de guides étape par étape et de modèles mentaux pour comprendre des sujets difficiles, et l'utilisation de scénarios de jeux de rôle et d'études de cas cliniques pour l'apprentissage des langues et la médecine. GPT-4 peut également agir en tant que coach de performance en guidant les utilisateurs à travers des exercices de visualisation. La vidéo fournit un lien vers toutes les invites et encourage les téléspectateurs à les essayer par eux-mêmes.

• 00: 00: 00 Dans cette section, la vidéo explique comment GPT-4 peut être utilisé pour apprendre n'importe quelle compétence de manière plus efficace et efficiente. Sept invites différentes sont fournies, y compris l'utilisation de GPT-4 pour agir en tant qu'examinateur et vous interroger sur des sujets, identifier des sujets à haut rendement à l'aide du principe de Pareto, acquérir des compétences professionnelles avec des guides étape par étape, comprendre des sujets difficiles à l'aide d'exemples travaillés et mentaux. modèles et pratiquer les compétences linguistiques à travers des scénarios de conversation et de jeu de rôle avec GPT-4. Grâce à la créativité et à la formation améliorées de GPT-4, les utilisateurs peuvent gagner du temps et apprendre plus rapidement de différentes manières.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, la vidéo présente comment GPT-4 peut être utilisé comme aide à l'étude personnelle pour apprendre n'importe quelle compétence. L'orateur fournit sept invites GPT de chat pour étudier, y compris l'utilisation de scénarios de jeu de rôle pour l'apprentissage des langues et l'utilisation d'études de cas cliniques pour la médecine. Chat GPT peut également agir en tant que coach de performance personnel en guidant les utilisateurs à travers des exercices de visualisation pour maîtriser une compétence. La vidéo comprend un lien vers une liste de toutes les invites, et l'orateur encourage les téléspectateurs à les essayer par eux-mêmes.

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Essayer l'interpréteur de code pour ChatGPT

Essayer l'interpréteur de code pour ChatGPT

L'interpréteur de code pour ChatGPT est démontré dans cette vidéo en analysant les données statistiques sur les passagers du trafic aérien de data.gov. L'outil peut reconnaître et charger un fichier CSV dans un cadre de données pandas, deviner les en-têtes de nom de colonne et déduire des informations sur les colonnes. L'outil peut ensuite effectuer des statistiques descriptives de base et créer des graphiques à barres et des graphiques à secteurs simples pour visualiser les modèles dans les données. L'outil est également testé en modifiant un graphique à barres, en combinant des données de deux niveaux, en filtrant les vols intérieurs uniquement ou en suivant l'évolution du nombre de passagers au fil du temps. Le créateur de la vidéo discute du potentiel de l'outil dans l'analyse de données en libre-service, mais met en garde contre les dangers potentiels de conséquences inconnues et le développement d'une super-intelligence, soulignant l'importance de réglementer la technologie avec des garde-fous et de s'éduquer par le biais de canaux de littératie des données.

• 00: 00: 00 Dans cette section du didacticiel vidéo sur l'utilisation de Code Interpreter, un nouveau plugin Alpha pour ChatGPT par OpenAI, le démonstrateur explique comment utiliser l'outil pour analyser les données à l'aide d'un fichier CSV de statistiques sur les passagers du trafic aérien de data.gov. Ils montrent comment télécharger le fichier CSV dans ChatGPT et comment l'outil reconnaît le nom du fichier, importe les pandas et charge les données dans une trame de données pandas. Le démonstrateur montre également comment l'outil peut deviner les en-têtes de nom de colonne et déduire des informations sur les colonnes en regardant simplement les données de colonne elles-mêmes, bien que cela puisse être susceptible d'erreur. Enfin, ils montrent comment inviter le plug-in à effectuer des statistiques descriptives de base et à créer des graphiques à barres et des graphiques à secteurs simples pour visualiser les modèles dans les données.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'utilisateur interagit avec un interpréteur de code pour ChatGPT et demande des modifications à un graphique à barres montrant les 10 principales compagnies aériennes en activité par nombre de passagers. L'interpréteur crée avec succès un graphique modifié avec des barres horizontales, une couleur grise et des étiquettes de données montrant des milliers séparés. La précision de l'interpréteur est ensuite testée en comparant les nombres avec un ensemble de données téléchargé dans le tableau, et il s'avère correct. L'utilisateur demande alors une combinaison de deux niveaux de la variable de la compagnie aérienne opérante, et l'interpréteur modifie à nouveau avec succès les données et produit le résultat correct. L'utilisateur se rend compte que ce type de modification est courant dans le flux de travail d'analyse, et la facilité avec laquelle l'interprète accomplit la tâche est fascinante.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur tente différentes analyses à l'aide de l'outil Code Interpreter for ChatGPT, en commençant par une commande pour filtrer les vols intérieurs uniquement pour les 10 principales compagnies aériennes. L'outil est capable de reconnaître correctement les variables et d'effectuer le filtrage sans instructions explicites. L'orateur teste ensuite l'outil en demandant une analyse de série chronologique montrant les changements du nombre de passagers au fil du temps, et le programme déduit et affiche la baisse significative causée par la pandémie de COVID-19. L'orateur est impressionné par la capacité de l'outil à créer du code Python, à modifier des graphiques, à combiner des données et à produire des données dans différents formats, ce qui en fait un outil révolutionnaire pour l'informatique décisionnelle.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le créateur de la vidéo discute du potentiel de l'interpréteur de code pour ChatGPT, qui permet une analyse et une visualisation rapides des données avec une approche presque conversationnelle. Bien qu'il puisse être sujet aux erreurs, il représente une étape révolutionnaire vers l'analyse des données en libre-service. Cependant, la technologie est également terrifiante car elle soulève des inquiétudes quant au développement potentiel d'une super-intelligence et à d'autres conséquences inconnues. Le créateur a souligné l'importance de mettre en place des garde-corps pour réguler la technologie. Enfin, le créateur recommande de suivre les canaux de littératie des données pour se tenir au courant des nouveaux développements, tels que le cours ChatGPT Basics.

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Comment utiliser GitHub Copilot pour la science des données (Python + VS Code)

Comment utiliser GitHub Copilot pour la science des données (Python + VS Code)

La vidéo est un didacticiel sur l'utilisation de GitHub Copilot, un outil alimenté par l'IA qui fournit des suggestions de code pour les projets de science des données. L'orateur montre comment utiliser Copilot pour regrouper des données, créer des tracés et générer une fonction basée sur du code répété. Ils montrent également comment utiliser GitHub Copilot Labs pour améliorer la lisibilité du code et générer des cas de test, ainsi que pour incorporer des algorithmes d'apprentissage automatique personnalisés. L'orateur estime que l'utilisation d'outils tels que GitHub Copilot sera vitale pour que les programmeurs restent pertinents à l'avenir et suggère de le vérifier.

• 00:00:00 Dans cette section, le conférencier présente GitHub Copilot, un outil qui fournit des suggestions de code basées sur l'IA, et explique comment il peut être utilisé pour la science des données. En utilisant l'exemple du calcul de la note moyenne pour chaque produit dans un ensemble de données, l'orateur montre comment GitHub Copilot suggère du code pour regrouper les données et créer un tracé, puis génère une fonction basée sur le code répété. L'orateur fournit ensuite des conseils sur la façon de démarrer avec GitHub Copilot, y compris l'inscription à un essai gratuit, l'installation de l'extension VS Code et l'utilisation de raccourcis pour basculer entre les suggestions et générer plus de résultats.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier montre comment utiliser GitHub Copilot Labs dans VS Code, une extension gratuite qui peut être synchronisée avec votre compte GitHub. L'extension fournit une fonctionnalité de traduction de langue, des pinceaux pour la lisibilité du code et la génération de tests. L'orateur montre comment utiliser ces fonctionnalités en montrant comment ajouter des commentaires, des types de données, gérer du mauvais code et corriger des bogues à l'aide de l'option pinceaux. Le conférencier montre également comment vous pouvez utiliser l'option personnalisée pour générer du code pour un algorithme d'apprentissage automatique spécifique, tel qu'un régresseur SVM. L'orateur note que GitHub copilot labs est une fonctionnalité expérimentale de GitHub copilot et que GitHub copilot-X est l'avenir de la programmation.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur discute du potentiel de GitHub copilot combiné avec GitHub go by Labs. Ils expliquent comment ils ont ajouté Support Vector Machine en le sélectionnant et comment le copilote GitHub produit la syntaxe et le code de manière fiable. L'orateur pense que c'est l'avenir du codage, car avec l'aide de l'IA, les programmeurs peuvent se concentrer sur la pensée créative, tandis que l'IA se charge d'importer des modules et des bibliothèques. Ils encouragent le public à consulter le copilote GitHub et suggèrent qu'apprendre à travailler avec ces outils sera essentiel pour rester pertinent dans une décennie, car d'autres programmeurs seraient beaucoup plus productifs en comparaison.

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Copilote GitHub en 7 minutes

Copilote GitHub en 7 minutes 👨‍💻🤖🚀

GitHub Copilot est un outil de saisie semi-automatique alimenté par l'IA qui génère des suggestions basées sur le contexte du code en cours d'écriture, réduisant ainsi la quantité de code écrit et accélérant le développement. Il peut également générer du code basé sur les commentaires faits par le développeur, rendant le code plus compréhensible même pour ceux qui sont nouveaux dans le projet. GitHub Copilot inclut également une fonctionnalité qui permet de basculer entre les suggestions et génère des suggestions de code supplémentaires pour optimiser les performances et améliorer l'efficacité du code. La transcription décrit les différents pinceaux disponibles dans GitHub Copilot, tels que le pinceau de nettoyage, le pinceau de liste des étapes, le pinceau de fabrication robuste, le pinceau de code de bloc et le pinceau de code de document. Tout en reconnaissant que l'outil produit toujours des erreurs, l'orateur encourage les téléspectateurs à essayer l'essai gratuit de deux mois et à voir s'il peut être utile dans leur codage.

• 00:00:00 Dans cette section, les avantages et les limites de GitHub Copilot sont abordés, ainsi que des exemples concrets de son utilisation. La fonction de saisie semi-automatique de Copilot génère des suggestions basées sur le contexte du code en cours d'écriture, réduisant ainsi la quantité de code écrit et accélérant le processus de développement. De plus, Copilot peut générer du code basé sur les commentaires faits par le développeur, rendant le code plus compréhensible même pour ceux qui sont nouveaux dans le projet. Copilot inclut également une fonctionnalité qui permet de basculer entre les suggestions et une autre qui génère des suggestions de code supplémentaires pour optimiser les performances et améliorer l'efficacité du code. Enfin, l'initiative GitHub Copilot Labs est introduite, qui offre des fonctionnalités expérimentales telles que la traduction linguistique, des pinceaux pour des cas d'utilisation spécifiques et la génération de tests. Ces fonctionnalités, bien qu'expérimentales, peuvent grandement améliorer la productivité et l'efficacité lorsqu'elles sont utilisées efficacement.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la transcription traite des différents pinceaux disponibles dans GitHub Copilot. Le pinceau propre supprime les variables et les fonctions inutilisées, le pinceau des étapes de liste vous aide à créer des instructions étape par étape pour les tâches, le pinceau rendre robuste ajoute la gestion des erreurs pour rendre votre code plus robuste, le pinceau de code de bloc vous aide à diviser votre code en plus petits , des morceaux plus gérables et le pinceau de code de document génère des commentaires et de la documentation pour votre code. Le pinceau personnalisé est particulièrement utile car il vous permet de créer des commandes personnalisées pour des morceaux de code spécifiques, directement dans votre éditeur. Dans l'ensemble, l'orateur donne à GitHub Copilot une critique positive mais note qu'il produit encore quelques erreurs. Cependant, l'orateur encourage les téléspectateurs à essayer l'essai gratuit de deux mois et à voir si cela peut être utile dans leur codage.

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GitHub Copilot X expliqué | Un grand pas en avant...

GitHub Copilot X expliqué | Un grand pas en avant...

La vidéo YouTube "GitHub Copilot X Explained | Un grand pas en avant..." traite du dernier développement de GitHub Copilot, un outil d'IA qui génère du code pour les développeurs. La nouvelle version, GitHub Copilot X, comprend diverses fonctionnalités telles que la documentation personnalisée, l'analyse des demandes d'extraction, les suggestions de test automatique et le texte fantôme pour de meilleures suggestions automatiques. Il propose également des conversations de chat pour une aide instantanée, ainsi que des réponses à la demande d'extraction et à l'examen alimentées par l'IA. La vidéo met en évidence les fonctionnalités de GitHub Copilot CLI, Voice et Code Brushes, qui permettent aux utilisateurs d'utiliser leur voix pour coder et modifier le code afin de le rendre plus lisible. Le YouTuber encourage les développeurs à adopter l'IA et à s'inscrire à GitHub Copilot, dont le prix est raisonnable de 10 $ par mois.

• 00:00:00 Dans cette section, Travis discute de GitHub Copilot et de son dernier développement, GitHub Copilot X. Il souligne que Microsoft domine l'industrie de l'IA cette année avec ses différents outils d'IA. Il explique ensuite comment GitHub Copilot fonctionne en générant du code pour les développeurs et comment il a très bien réussi à améliorer la productivité et la satisfaction des développeurs sur la base des recherches de GitHub. Travis note également que le X dans GitHub Copilot X représente diverses fonctionnalités telles que les documents, les relations publiques, les blocs et la CLI. La vision du produit pour GitHub Copilot X est l'avenir du développement de logiciels alimentés par l'IA, et il utilise le modèle GPT-4 plus précis et plus rapide.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, la transcription résume les différentes fonctionnalités de GitHub Copilot X, y compris sa limite de 25 000 mots et les conversations par chat qui permettent aux développeurs d'obtenir une aide instantanée via une fenêtre de chat. L'outil propose également une documentation sur mesure, où les utilisateurs peuvent poser des questions et recevoir des réponses personnalisées basées sur la documentation intégrée de GitHub, React.js, MDN et Azure. Une autre caractéristique importante est les demandes d'extraction, où l'outil analyse le code et crée des descriptions de relations publiques pour les développeurs. De plus, il propose des suggestions de test automatique et un texte fantôme pour de meilleures suggestions automatiques. La vidéo montre comment ces nouvelles fonctionnalités seront bénéfiques pour la communauté des développeurs.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la capacité de GitHub Copilot à résoudre les problèmes avec l'IA est abordée, où il peut suggérer des modifications à apporter automatiquement pour résoudre un problème. Une autre fonctionnalité mentionnée est l'achèvement, la réparation et la révision des réponses de demande d'extraction alimentées par l'IA, ce qui peut aider les utilisateurs à comprendre plus facilement les modifications apportées à une demande d'extraction. La CLI GitHub Copilot est également expliquée, où les utilisateurs peuvent demander de l'aide sur la façon d'exécuter des commandes particulières dans le terminal, et il générera la commande pour eux. Enfin, GitHub Copilot Voice and Code Brushes est introduit, ce qui permet aux utilisateurs d'utiliser leur voix pour coder et ajoute une boîte à outils pour aider les utilisateurs à coder.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, le YouTuber discute de la fonctionnalité de brossage de code de l'extension de code Visual Studio de GitHub Copilot, qui peut modifier le code pour le rendre plus lisible, ajouter des types, corriger des bogues simples, ajouter des instructions de débogage et rendre le code plus robuste . Ils mentionnent également l'extension GitHub Copilot Labs pour les applications expérimentales, y compris la génération de tests, l'explication du code et la traduction du code. Une autre fonctionnalité est les blocs GitHub, un outil interactif pour créer une documentation riche avec des tableaux et des graphiques. Ils encouragent les développeurs à adopter l'IA et à s'inscrire à GitHub Copilot, qui est disponible en tant que service payant avec un coût mensuel raisonnable de 10 $.

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Un guide complet sur GitHub Copilot : du débutant à l'expert | Démo du code VS

Un guide complet sur GitHub Copilot : du débutant à l'expert | Démo du code VS

La vidéo fournit un guide complet sur GitHub Copilot et ses fonctionnalités. Le présentateur montre comment Copilot peut suggérer du code pour améliorer l'efficacité, illustre sa capacité à résoudre des problèmes de codage complexes et à s'adapter aux styles de codage personnels, et démontre son utilité dans l'apprentissage de nouvelles bibliothèques comme SkiaSharp pour le dessin 2D. Tout en soulignant les avantages de Copilot, le présentateur souligne qu'il ne se substitue pas à la réflexion critique et à la compréhension du code. Dans l'ensemble, la vidéo est une excellente ressource pour les débutants et les experts qui cherchent à comprendre comment utiliser GitHub Copilot.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur fournit une brève introduction à GitHub Copilot en tant qu'assistant de codage qui peut aider les programmeurs à écrire du code plus efficacement et à éviter les erreurs typiques. Il mentionne une période d'essai gratuite de 60 jours, que les utilisateurs peuvent utiliser pour tester l'outil avant de décider de l'utiliser de manière professionnelle. La vidéo présentera trois démos de complexité croissante, illustrant les capacités de l'outil. Le présentateur présente l'outil en montrant comment, lorsqu'il écrit une fonction pour tester si un nombre est premier, Copilot fournit des suggestions utiles avec des optimisations de performances auxquelles il n'a peut-être pas pensé. Les suggestions de Copilot ne sont pas toujours parfaites, donc parfois les commentaires peuvent aider à guider les suggestions. Le présentateur poursuit ensuite en montrant comment Copilot peut résoudre des problèmes de programmation plus complexes, comme la lecture du contenu d'un fichier à partir du disque et le calcul de la longueur moyenne des lignes à l'intérieur du fichier.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment utiliser GitHub Copilot pour implémenter une fonctionnalité qui calcule la longueur moyenne des lignes d'un fichier donné. Ils montrent comment l'outil peut suggérer plusieurs façons d'implémenter la fonctionnalité et comment il peut être exploité pour apprendre une nouvelle bibliothèque comme SkiaSharp pour le dessin 2D. Ils soulignent que si Copilot peut être utile pour suggérer du code, il ne remplace pas une réflexion approfondie sur l'implémentation et la compréhension de ce que fait le code. Le présentateur note également que Copilot peut s'adapter au style de codage de l'utilisateur.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur montre comment GitHub Copilot peut reconnaître et s'adapter au style personnel d'un codeur et potentiellement éviter les erreurs de codage. L'orateur loue également la capacité de Copilot à générer du code avec un minimum d'effort et de recherche, comme la génération de couleurs ou de formes de remplissage, et même la compréhension de "l'algorithme du peintre". De plus, l'orateur présente le produit final avec des couleurs et des cercles qui se chevauchent, Copilot s'adaptant facilement à chaque itération de la boucle.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'orateur souligne que la meilleure partie de la démo est qu'elle ne nécessite aucune connaissance préalable de la bibliothèque SkiaSharp, démontrant la facilité d'utilisation de Copilot lors de l'écriture de code. Ils mentionnent également qu'ils utilisent Copilot tous les jours et qu'ils le trouvent particulièrement utile lorsqu'ils laissent l'IA deviner ce qu'ils font, bien qu'ils utilisent également occasionnellement des commentaires. L'orateur encourage les téléspectateurs à aimer la vidéo, à s'abonner à sa chaîne et à consulter ses autres vidéos et cours.

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Travailler avec GitHub CoPilot

Travailler avec GitHub CoPilot

La vidéo traite du développement et des fonctionnalités de GitHub CoPilot, qui est basé sur l'IA et est formé sur des référentiels publics. L'outil fournit des suggestions et des fonctions pour améliorer la productivité des développeurs et est disponible pour les particuliers et les entreprises. CoPilot a la capacité de suggérer du code en fonction du contexte du projet et permet aux utilisateurs de désactiver l'IDS ou de désactiver la télémétrie. La vidéo traite des utilisations potentielles de CoPilot, y compris la création d'interfaces utilisateur, les tests et la correction des bogues. Les conférenciers soulignent l'importance de maintenir des pratiques de codage sécurisées et d'assurer la qualité du code. De plus, ils discutent des limitations techniques de CoPilot et des fonctionnalités à venir, telles que le chat sur votre IDE et une révision complète assistée par l'IA. La vidéo mentionne également l'utilisation de CoPilot en tant qu'assistant ou programmeur en binôme et recommande d'utiliser CoPilot pendant 60 jours pour ajuster et améliorer le style de codage.

Dans cette vidéo, le conférencier partage son expérience d'utilisation de GitHub CoPilot pour écrire du code et répondre aux questions courantes sur l'outil. Ils expliquent que l'outil apprend de ce que l'utilisateur code actuellement et fournit des conseils utiles et des coups de pouce dans la bonne direction. Le conférencier donne également des exemples d'utilisation de CoPilot avec les services cognitifs Azure et pour la programmation C++ de bas niveau. Ils notent que l'outil se met à jour avec des données de formation plus à jour et des incréments plus petits de mises à jour pour s'adapter aux nouvelles versions des cadres. L'orateur loue CoPilot pour son utilité en aidant les développeurs à apprendre de nouvelles technologies et à expérimenter des API pour extraire des données utiles.

• 00:00:00 Dans cette section, Tanya, ingénieur solution chez GitHub, explique l'historique et le développement de GitHub CoPilot. Elle discute de la progression de l'IA de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel, aboutissant au développement de CoPilot. Tanya explique que l'objectif principal de CoPilot était d'apporter les technologies émergentes aux développeurs et d'améliorer l'expérience des développeurs dans le processus d'idéation. Elle attribue la collaboration entre Open AI et GitHub via Microsoft pour la création de l'outil. Avec le récent lancement de CoPilot, Tanya le voit devenir une marque mondialement reconnue sous l'égide de Microsoft.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier discute des fonctionnalités de GitHub Copilot et de la manière dont il peut être utilisé par les particuliers et les entreprises. Il peut être utilisé avec n'importe quel contrôleur source et est basé sur une IA locale qui a été formée sur tous les référentiels publics de GitHub. L'outil prend en charge toutes les langues, y compris les moins populaires, et fournit des suggestions réussies basées sur le contexte du projet et ce qui se trouve autour du curseur. Il offre plus que de compléter une seule ligne et peut suggérer des fonctions complètes. Les particuliers peuvent utiliser Copilot gratuitement avec un compte GitHub et une carte de crédit, tandis que les entreprises disposent de fonctionnalités supplémentaires et de la possibilité d'en gérer l'accès via des politiques et des configurations. La prise en charge de la confidentialité et du proxy VPN est également disponible pour les entreprises.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute des fonctionnalités de travail avec GitHub CoPilot, telles que la possibilité d'activer ou de désactiver l'IDS ou l'utilisation du copilote et la désactivation de la télémétrie. L'orateur souligne également que même si CoPilots génère de nouvelles suggestions, le code reçu est construit sur le modèle, et parfois il peut arriver que le bloc suggéré soit identique à du code public. Cependant, les utilisateurs ont l'option de configuration pour filtrer les suggestions et bloquer les suggestions de code public identiques. L'orateur parle également du cadre spatial qui parle de la productivité des développeurs, et ils ont interrogé environ 2000 personnes qui ont déclaré qu'elles étaient plus rapides avec des tâches répétitives en utilisant CoPilot. Ils ont également discuté des paramètres d'efficacité et de flux de productivité, de satisfaction et de bien-être des développeurs. Enfin, ils montrent comment utiliser CoPilot sur une toute nouvelle application.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'utilisateur montre comment utiliser GitHub CoPilot pour écrire du code pour un site Web rapide à l'aide du framework Express. L'outil est capable de faire des suggestions en fonction des commandes données par l'utilisateur et est capable de comprendre le contexte de l'application. L'utilisateur peut également générer du code ligne par ligne ou en utilisant des fonctions, et CoPilot proposera des façons de consommer la fonction. De plus, l'utilisateur montre comment CoPilot peut comprendre le contexte de différentes applications et suggérer des données en fonction du nom du projet. Dans l'ensemble, CoPilot permet aux développeurs d'écrire plus facilement et plus rapidement du code tout en apprenant de leurs modèles de codage.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur parle de son expérience d'utilisation de GitHub Copilot pour générer rapidement du code dans son projet personnel. Ils démontrent comment Copilot est capable de comprendre leur code et de générer des suggestions en fonction du contexte de leur projet. Ils montrent comment Copilot génère des blocs de données à imprimer en fonction de leur ensemble de données et devine même les codes qui correspondent à leur prochaine étape. L'intervenant note que Copilot est capable d'améliorer la productivité des développeurs en interagissant avec les outils et le développeur dans le cadre du projet.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, le conférencier donne des exemples de la façon dont GitHub CoPilot peut améliorer la productivité dans divers cas d'utilisation. Un exemple est lors de la création d'interfaces utilisateur, car CoPilot suggère des suggestions en ligne et automatise les tâches répétitives. Un autre cas d'utilisation concerne le test et la génération de données ou de schémas, car CoPilot peut générer rapidement de grandes quantités de code et améliorer la couverture du code. De plus, le conférencier montre comment CoPilot peut être utilisé pour corriger des bogues et améliorer la qualité du code à l'aide de suggestions contextuelles. Bien que CoPilot soit encore un plugin expérimental, il a le potentiel d'améliorer considérablement la productivité et l'efficacité du développement de logiciels.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section de la vidéo, les conférenciers discutent de l'importance de maintenir des pratiques de codage sécurisées lors de l'utilisation de GitHub CoPilot, soulignant que CoPilot est là pour aider au codage, et non pour remplacer le développeur. Ils notent que si un développeur écrit du code non sécurisé, CoPilot peut générer par inadvertance plus de code non sécurisé. Pour éviter ce problème, CoPilot a ajouté des filtres pour empêcher les suggestions d'injections SQL sans contexte approprié. De plus, les développeurs sont chargés d'examiner et de tester leur code pour les vulnérabilités de sécurité. Ils abordent également la manière dont CoPilot s'adapte aux différentes versions et frameworks de la bibliothèque en mettant à jour ses ensembles de données de formation, mais notez qu'il peut ne pas toujours suggérer des modifications basées sur de nouvelles pratiques s'il n'y a pas suffisamment de données disponibles.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, la vidéo traite de la sécurité et de la fiabilité des suggestions de GitHub CoPilot, ainsi que de la manière d'assurer la qualité du code. L'IA de GitHub CoPilot génère du code basé sur les informations contenues dans la base de données GitHub, sans copier le code de n'importe où ailleurs. Les développeurs sont chargés de tester et d'assurer la sûreté et la sécurité du code généré par CoPilot. De plus, la vidéo explique comment le contrôle de la qualité est maintenu grâce au vote et au classement sur des ressources comme Stack Overflow. Enfin, la vidéo répond aux préoccupations concernant la capacité de CoPilot à maintenir le contexte des conversations prolongées, qui est actuellement limitée à environ deux à quatre mille jetons.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section de la vidéo, les conférenciers discutent des limites techniques de GitHub CoPilot et de la manière dont il renvoie les données pour chaque requête. Ils parlent également de la fonction de contexte évolutif qui aide à garder une trace de l'endroit où l'utilisateur tape. Ils répondent à la question d'un utilisateur pour savoir si CoPilot peut être utilisé pour des modifications en masse du code et pour trouver des problèmes existants. Ils mentionnent plusieurs fonctionnalités à venir, notamment un chat sur votre IDE et une révision complète assistée par l'IA. Ils discutent également du nouveau copilote GitHub pour les équipes.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur mentionne qu'il existe de nombreuses fonctions disponibles sur GitHub Copilot pour les tests et la gestion des erreurs. L'aperçu technique qui a débuté en novembre 2021 comptait un million d'utilisateurs. L'orateur dit également que l'utilisation du code généré par Copilot peut être un outil d'apprentissage car les développeurs peuvent vérifier s'ils utilisent correctement le code et les frameworks et s'ils écrivent le code de la bonne manière. L'orateur recommande d'essayer Copilot pendant 60 jours et d'ajuster le style de codage en fonction des suggestions fournies. De plus, l'orateur recommande d'effectuer une recherche Google sur le flux de travail Stack Overflow pour essayer de comprendre ce que fait le code et d'ajouter des informations de base sur le journal et le débogage à des fins de dépannage.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, les conférenciers expliquent comment GitHub CoPilot peut être utilisé pour aider aux révisions des relations publiques en fournissant un contexte à partir de la logique métier impliquée. Ils donnent un exemple de création d'une nouvelle table et d'insertion de données à l'aide de SQL, et montrent comment CoPilot peut utiliser le contexte d'une entreprise pour générer des suggestions pour les révisions de code. Ils abordent également l'importance de la syntaxe et du style lors de la comparaison du code avec le reste de la base de code. Les conférenciers mentionnent que même si CoPilot ne connaît pas toujours le schéma d'une base de données, il peut être utile dans de nombreux cas.
  
  
• 00:55:00 Dans cette section, le conférencier explique comment GitHub CoPilot peut être utilisé comme assistant ou programmeur en binôme lors du développement de code. Il peut fournir une assistance en suggérant le prochain bloc de code qui doit être écrit en fonction du contexte du projet. Bien qu'il ne soit pas en mesure de comprendre pleinement la logique métier et les exigences d'un projet, il peut toujours fournir des suggestions utiles. L'orateur mentionne également d'autres outils et extensions que les utilisateurs peuvent expérimenter pour tester de nouvelles fonctionnalités et fournir des commentaires.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, l'orateur demande à quel point le modèle de recyclage de GitHub Copilot est évolutif. Ils expliquent que ce n'est pas un processus fluide pour recycler le modèle et qu'ils n'ont pas de rythme fixe pour le faire. Le modèle est mis à jour avec des données de formation plus à jour ainsi que de plus petits incréments de mises à jour pour s'adapter aux nouvelles versions des frameworks. L'orateur partage un autre cas d'utilisation impliquant la création très rapide d'une nouvelle fonctionnalité à l'aide de Copilot pour générer des suggestions de code. Ils ont créé une fonction simple pour enregistrer une image sous forme de capture d'écran en quelques minutes, qu'ils ont validée comme point de départ pour construire une nouvelle fonctionnalité.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, le conférencier partage son expérience d'utilisation de GitHub Copilot avec les services cognitifs Azure, en particulier l'outil de reconnaissance de formulaire, pour extraire du texte d'une image. Ils ont pu utiliser Copilot pour écrire le code de l'API et tester ses fonctionnalités. L'orateur partage également un exemple d'utilisation de Copilot pour faciliter la programmation C++ de bas niveau. Bien que Copilot n'ait pas résolu leur problème directement, il a fourni des conseils utiles et des coups de pouce dans la bonne direction. Dans l'ensemble, l'orateur loue Copilot pour son utilité pour aider les développeurs à apprendre de nouvelles technologies et à expérimenter des API pour extraire des données utiles.
  
  
• 01:10:00 Dans cette section, l'orateur répond à certaines questions courantes sur l'utilisation de GitHub CoPilot. Ils expliquent que l'outil apprend de ce que l'utilisateur est en train de coder et n'a de contexte que dans l'espace de travail ou le projet actuel. Même si l'utilisateur change de projet, CoPilot n'aura pas de contexte pour le nouveau projet tant qu'il n'aura pas commencé à y coder. L'orateur note également que la désactivation de la télémétrie empêchera uniquement l'envoi de données de suggestion au serveur pour une utilisation ultérieure, mais cela n'affectera pas le contexte local. Pour les utilisateurs d'entreprise, CoPilot est accessible via une équipe/un groupe dans GitHub, et l'accès au service peut être géré au niveau supérieur avec différentes politiques de blocage ou de déchargement des fonctionnalités. Enfin, l'orateur offre un peu de temps pour poursuivre la discussion et remercie les participants de s'être joints.

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Copilote GitHub - Premier aperçu

Copilote GitHub - Premier aperçu

GitHub Copilot est une extension Chrome qui aide les développeurs à gérer leurs listes de tâches, à synchroniser les modifications dans le cloud et à fournir des commentaires en direct sur les progrès. La vidéo présente GitHub Copilot, une nouvelle fonctionnalité de GitHub qui automatise les tâches courantes des développeurs. La fonctionnalité est basée sur React, un langage de programmation populaire. La vidéo montre comment créer une ligne dans la table des matières, créer une ligne d'index et envoyer l'index html au public. La vidéo montre également comment modifier le contenu de la table des matières et comment créer un composant de réaction pour gérer l'état.

• 00:00:00 GitHub Copilot est un système d'IA basé sur le codex qui aide les développeurs en suggérant des solutions aux extraits de code. Il est disponible en essai gratuit et peut être utilisé pour créer des fonctions et des données.
  
  
• 00:05:00 Dans cette vidéo, GitHub Copilot est présenté et démontré. Le programme permet aux utilisateurs de créer des tableaux, des objets et des fonctions, et de trier et filtrer les données. La vidéo montre ensuite comment utiliser une API tierce avec GitHub Copilot.
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot est une extension Chrome qui aide les développeurs à gérer leurs listes de tâches, à synchroniser les modifications dans le cloud et à fournir des commentaires en direct sur les progrès.
  
  
• 00:15:00 La vidéo présente GitHub Copilot, une nouvelle fonctionnalité de GitHub qui automatise les tâches courantes des développeurs. La fonctionnalité est basée sur React, un langage de programmation populaire. La vidéo montre comment créer une ligne dans la table des matières, créer une ligne d'index et envoyer l'index html au public. La vidéo montre également comment modifier le contenu de la table des matières et comment créer un composant de réaction pour gérer l'état.

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GitHub Copilot X testé avec des scénarios RÉELS

GitHub Copilot X testé avec des scénarios RÉELS

La vidéo YouTube discute du potentiel de Copilot X, un outil qui peut changer fondamentalement la façon dont les logiciels sont écrits en aidant les développeurs à créer des applications à partir de zéro, à comprendre le code existant et à refactoriser le code. La vidéo montre comment Copilot Chat peut aider à naviguer et à comprendre le code et explique la syntaxe et la grammaire des langages de programmation. Cependant, les invites de l'outil ne sont pas toujours assez précises et il faut plus de contexte pour comprendre pleinement certaines bases de code. Malgré cela, l'outil est prometteur pour aider à la refactorisation et à la modification du code existant. Dans l'ensemble, l'orateur est impressionné par la précision et l'utilité de Copilot dans la navigation et la compréhension du code et pense que cela changera la façon dont le logiciel est écrit.

• 00:00:00 Dans cette section, l'orateur discute de Copilot X, une nouvelle version de Copilot qui a suscité beaucoup d'attention en raison de son potentiel à changer fondamentalement la façon dont les logiciels sont écrits. Ils expliquent qu'ils démontreront les capacités de Copilot X en testant sa capacité à aider à créer une application à partir de zéro, à comprendre le code existant et à refactoriser le code. L'orateur essaie de créer une extension CLI GitHub à l'aide de Go, en s'appuyant sur Copilot Chat pour le guider tout au long du processus. Copilot Chat fournit des invites et des suggestions utiles, guidant l'orateur pour utiliser des packages préexistants pour créer l'extension, plutôt que de partir de zéro. L'orateur est impressionné par les capacités de Copilot X et note qu'il a le potentiel d'introduire un changement de paradigme dans l'industrie.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, un développeur de logiciels utilise un outil appelé Copilot pour essayer de créer un package Go. Cependant, l'outil suggère d'installer des packages d'auteurs inconnus, qui pourraient être un vecteur d'attaque s'ils sont exploités par des acteurs malveillants. Le développeur tente d'utiliser le chat Copilot pour clarifier ce qui se passe, mais les invites ne sont pas assez précises. C'est une preuve évidente que ces types d'outils ne sont pas prêts à remplacer entièrement les développeurs, mais peuvent être utiles pour commencer à construire quelque chose. Le développeur se rend compte qu'il existe de meilleures façons d'exploiter l'API GitHub avec des CLI qui ont publié des packages, qui gèrent la pagination, les limites de débit de l'API et la tabulation.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo YouTube décrit une expérience d'utilisation de Copilot X pour comprendre une base de code existante dont ils n'ont aucune connaissance préalable. Ils utilisent un référentiel d'algorithmes Twitter open source pour voir si Copilot peut les aider à donner un sens à la base de code. Bien que le YouTuber ne soit pas convaincu que Copilot puisse analyser la structure des dossiers, il lui demande de décrire ce que fait le code. Copilot répond en définissant un objet appelé configuration d'alerte de mixage domestique avec des objets imbriqués et une méthode, mais le YouTuber note qu'ils ont besoin de plus de contexte. Ils posent ensuite à Copilot des questions plus spécifiques sur la classe et la méthode et apprennent de nouvelles choses sur le langage Scala. Cependant, ils concluent que Copilot a besoin de plus de contexte et que la simple lecture du code est parfois plus utile.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, la transcription traite du potentiel de Copilot Chat, qui peut expliquer la syntaxe et la grammaire des langages de programmation et offrir de précieux commentaires sur les éléments personnalisés dans une base de code. La transcription met en évidence l'utilité de Copilot Chat pour les programmeurs débutants ou ceux qui ne connaissent pas un langage particulier, car il peut faire la distinction entre les fonctionnalités du langage et les éléments personnalisés, offrant une compréhension plus claire du code. La vidéo montre également comment Copilot Chat peut aider à comprendre le fichier Lisez-moi d'un projet en résumant les concepts clés et en identifiant les sections de code pertinentes, ce qui en fait un puissant outil de navigation.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explique comment utiliser Copilot pour naviguer et refactoriser une base de code existante. Ils démontrent comment Copilot peut aider à comprendre une base de code existante en expliquant le code dans un langage simple. Ils mentionnent également le potentiel de Copilot pour aider à refactoriser le code, mais avertissent qu'il y a une courbe d'apprentissage pour utiliser l'outil efficacement. Ils utilisent ensuite Copilot pour refactoriser un petit utilitaire écrit en node.js qui recherche dans un référentiel GitHub dans le terminal. Dans l'ensemble, l'orateur est impressionné par la précision et l'utilité de Copilot dans la navigation et la compréhension du code.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur montre comment refactoriser le code existant pour arrêter d'utiliser Axios et utiliser Fetch à la place. Il présente également async/await et Node Fetch, expliquant que Fetch est disponible nativement pour les navigateurs Web modernes, mais pas pour Node.js. Il poursuit en expliquant que la mise à niveau du runtime Node ainsi que quelques ajustements aux appels de fonction permettront au code de fonctionner de manière transparente. L'orateur exprime son enthousiasme pour GitHub Copilot et pense que cela va changer la façon dont nous écrivons des logiciels.
  
  

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GitHub Copilot pour R - Premières impressions

GitHub Copilot pour R - Premières impressions

La vidéo présente l'expérience d'un utilisateur qui découvre et utilise GitHub Copilot, un programmeur de paires alimenté par l'IA conçu pour suggérer des fonctions de code et d'écriture en temps réel. L'utilisateur essaie d'activer la programmation Copilot for R dans Visual Studio Code et explore la possibilité de l'utiliser pour gagner du temps sur les tâches de l'interface utilisateur. Ils discutent également de leur expérience de dépannage avec Copilot et de la disponibilité et du coût potentiels de l'utilisation de Copilot dans RStudio. Dans l'ensemble, l'utilisateur exprime un optimisme prudent quant au potentiel de Copilot pour aider aux tâches de programmation R et invite les téléspectateurs à partager leurs expériences et leurs recommandations.

• 00:00:00 Dans cette section, le YouTuber essaie un nouveau format de création d'une vidéo où il apprend quelque chose de nouveau pendant qu'il enregistre, au lieu de scénariser lourdement et de tout planifier à l'avance. Plus précisément, il veut se renseigner sur GitHub Copilot, un programmeur de paires d'IA qui utilise le modèle de codex d'IA ouvert pour suggérer du code et écrire des fonctions entières pour vous en temps réel. Il s'inscrit à l'essai gratuit de 60 jours et indique ses préférences, comme autoriser les suggestions correspondant au code public et autoriser les extraits de code pour aider à améliorer le modèle de GitHub Copilot. Malheureusement, GitHub Copilot n'est pas compatible avec RStudio, donc le YouTuber décide d'utiliser Visual Studio Code à la place. La vidéo montre comment un utilisateur peut s'inscrire à GitHub Copilot et comment le configurer dans VS Code.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur discute de son expérience d'utilisation de GitHub Copilot pour la programmation R dans VS Code. Ils suivent le processus d'ajout des extensions nécessaires et d'activation de Copilot pour R. Après avoir rencontré quelques difficultés initiales pour remplir les suggestions, ils essaient de générer des suggestions de code basées sur les commentaires et reçoivent avec succès une suggestion de Copilot. Dans l'ensemble, l'orateur semble prudemment optimiste quant au potentiel de Copilot pour aider aux tâches de programmation R à l'avenir.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'utilisateur teste les capacités de GitHub Copilot sur la création d'un script R. Ils découvrent que cela fonctionne mieux pour les tâches fastidieuses, telles que la création du côté interface utilisateur d'une application Shiny. L'utilisateur est particulièrement impressionné par la capacité de Copilot à créer rapidement les composants d'interface utilisateur et de logique de serveur d'une simple application Shiny. Bien qu'ils ne soient pas tout à fait sûrs que le code VS puisse lancer une application Shiny, ils ont pu exécuter l'intégralité de l'application. Ils explorent également la possibilité d'utiliser Copilot pour gagner du temps sur les tâches de l'interface utilisateur afin qu'ils puissent se concentrer sur les aspects les plus complexes de leur travail.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'orateur décrit son expérience de dépannage lors de l'utilisation de GitHub Copilot for R. Il rencontre initialement des problèmes lors de l'exécution de son code et soupçonne qu'il a besoin d'un outil R pour Visual Studio. Cependant, ils finissent par se rendre compte qu'ils doivent utiliser la fonction "exécuter l'application". L'orateur est impressionné par les fonctionnalités de GitHub Copilot et apprécie sa capacité à suggérer du code directement dans son IDE. Ils expriment leur intérêt à l'intégrer dans RStudio, mais une discussion sur un problème GitHub suggère qu'il existe des débats philosophiques sur la question de savoir si cette intégration devrait ou non avoir lieu. L'orateur tombe également sur une vidéo qui convertit les scripts en fonctions, qu'ils trouvent être un concept similaire à Copilot.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur discute de la disponibilité et du coût potentiel de GitHub Copilot pour R dans RStudio. Ils notent que bien que Copilot ne soit pas actuellement disponible dans RStudio, une alternative appelée GPT Studio pourrait être utilisée pour ajouter la fonctionnalité de chat GPT. L'orateur note également que Copilot est abordable à 100 $ par an, tandis que GPT Studio utilise un modèle de paiement à l'utilisation basé sur des jetons. L'orateur reconnaît que la décision entre ces options peut dépendre de ses préférences personnelles et de l'utilisation prévue, et invite les téléspectateurs à partager leurs expériences et leurs recommandations.